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Langfuse 基础追踪示例
langfuse-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
275
本示例展示了如何使用 Langfuse SDK 实现基础的追踪功能。它详细演示了追踪(Trace)、跨度(Span)和生成(Generation,即LLM调用)的完整层次结构,提供了TypeScript和Python两种语言的代码实现,适用于初次接入和测试项目。
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Langfuse事件排障手册
langfuse-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
282
这是一份完整的Langfuse故障排查和应急响应手册。它提供了从初始故障分级、系统状态检查到解决常见问题(如追踪丢失、速率限制或服务中断)的详细步骤,确保用户能够快速恢复LLM应用的观测性监控。
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Langfuse SDK安装与认证
langfuse-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
353
本技能指导用户如何在项目中安装和配置Langfuse SDK,用于实现大语言模型(LLM)的观测性。内容涵盖了JavaScript/TypeScript和Python两种语言的设置流程,指导用户完成API密钥获取和环境变量配置,从而实现对AI应用调用过程的完整追踪和监控。
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Langfuse本地开发与调试工作流
langfuse-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
390
本指南提供了一套完整的Langfuse本地开发工作流,专为LLM应用开发设计。它支持热重载、实时追踪和调试功能,使用户能够在本地环境中快速迭代、观察和优化所有的模型调用及流程,并可选地部署本地私有实例,确保开发体验流畅高效。
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Langfuse多环境配置指南
langfuse-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
107
本指南详细介绍了如何在多环境(开发、预发布、生产)中安全配置Langfuse。它涵盖了从环境密钥管理、使用秘密管理器到CI/CD流程中的最佳实践,确保不同环境数据隔离,防止敏感信息泄露,从而实现稳定的全流程可观测性追踪。
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Langfuse LLM可观测性与监控
langfuse-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
211
本文指导如何为LLM应用建立全面的可观测性监控体系。通过集成Prometheus指标,可以实时追踪LLM的调用次数、生成延迟、Token消耗量和费用成本。适用于性能调优、成本控制及系统健康状态的持续监控。
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优化Langfuse追踪性能
langfuse-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
385
本指南提供了一套完整的Langfuse性能优化方案。它涵盖了从基准测试、批处理配置调整到非阻塞追踪包装和Payload优化等多个方面,旨在解决高并发场景下的延迟和资源开销问题,确保系统在高吞吐量下稳定运行。
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Langfuse LLM可观测性架构最佳实践
langfuse-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
133
本指南提供了Langfuse生产级的架构模式,用于构建完整的LLM可观测性基础设施。内容涵盖了单例SDK初始化、跨异步边界的上下文传播、Express中间件自动追踪,以及利用OpenTelemetry实现微服务间的跨服务追踪等最佳实践,适用于构建企业级、高可扩展性的应用监控系统。
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Langfuse SDK 追踪最佳实践模式
langfuse-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
253
本指南详细介绍了 Langfuse SDK 的生产级最佳实践模式。它涵盖了从单例客户端配置到使用 `observe` 包装器和 `startActiveObservation` 进行精细化控制等高级用法。帮助开发者实现健壮的 LLM 调用追踪、会话管理和错误安全记录,显著提升 AI 应用的可观测性。
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Langfuse LLM可观测性安全指南
langfuse-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
334
本指南提供了Langfuse LLM可观测性的安全最佳实践。核心内容包括:API密钥的严格管理、在追踪数据中清洗个人身份信息(PII)、自托管环境的安全加固、以及实施最小权限原则。帮助开发者确保其LLM集成在处理输入和输出数据时符合严格的数据隐私和安全标准。
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LaunchDarkly 功能开关自动化
launchdarkly-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
294
自动化 LaunchDarkly 功能开关流程,可列出项目与环境、创建与删除 webhook 驱动的触发工作流,并通过 Composio MCP 追踪代码引用,便于集中治理 flag。
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Linear与GitHub Actions持续集成集成
linear-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
152
该技能用于将Linear项目管理工具与GitHub Actions CI/CD流水线进行深度集成。它可以自动化开发工作流,实现关键功能包括:运行集成测试、自动将PR与Issue关联、根据PR事件转换Issue状态,以及从构建失败中创建新的Linear Issue,确保项目追踪的准确性。
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