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错误追踪与可观测性
error-debugging-error-trace
sickn33/antigravity-awesome-skills
265
本技能专注于错误追踪和系统可观测性(Observability)的实践。它指导如何建立完整的错误监控体系,包括配置告警、实现结构化日志记录和追踪,从而帮助团队快速、准确地识别和解决生产环境中的各类问题。
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错误追踪与可观测性专家
error-diagnostics-error-trace
sickn33/antigravity-awesome-skills
198
本技能是全面的错误监控和可观测性专家,指导用户搭建和优化生产环境的错误追踪系统。它涵盖了配置实时告警、实现结构化日志、错误分组、故障诊断和自动恢复策略,旨在显著提升系统的稳定性和问题解决效率。
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错误映射助手
error-mapping-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
462
在 API 集成中自动完成错误映射,提供实践指导、生成可投产的代码和配置,并校验输出,便于触发错误映射助手时快速响应。
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LangChain生产环境就绪度清单
langchain-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
131
这是一份全面的LangChain应用程序生产环境就绪度清单。它系统性地覆盖了从配置管理、错误处理、可观测性(如LangSmith)、性能优化、安全加固(防止提示注入、处理PII)到严格测试和部署策略等多个维度,帮助开发者确保AI应用具备高可靠性和可维护性,适用于应用上线前或现有系统的审计。
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Langfuse生产环境部署清单
langfuse-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
262
这是一份全面的Langfuse可观测性系统生产部署检查清单。它指导用户如何将系统安全、稳定地部署到生产环境,详细涵盖了生产配置验证、健壮的错误处理机制、优雅关闭流程以及预部署验证脚本的使用,确保系统的高可靠性。
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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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AI智能体生产就绪度检查清单
lindy-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
168
本清单是一份全面的AI智能体生产部署检查指南。它指导用户从开发/测试环境过渡到生产环境,重点覆盖了安全配置(密钥管理、SSO)、错误处理、监控设置、操作流程文档以及合规性要求(如HIPAA/GDPR)。确保AI Agent上线前达到最高的稳定性和可靠性。
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多环境Linear API配置方案
linear-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
129
该方案提供了一个健壮的API客户端配置模式,用于管理跨越开发、预发布和生产等多个隔离环境的Linear API调用。它确保了环境特定的凭证(如API密钥、webhook)能够从秘密管理系统(Vault, AWS, GCP)安全加载,并集成了环境卫士机制,防止代码在错误的环境中运行危险操作。
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MaintainX生产环境部署清单
maintainx-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
459
本清单旨在指导开发者和运维工程师完成MaintainX集成到生产环境的部署前和部署后审计。它系统地涵盖了安全加固、错误容错、数据完整性、可观测性配置以及DevOps最佳实践,确保系统发布流程稳健可靠。
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Mistral AI 最佳实践架构
mistral-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
435
本技能提供了一套生产级的、分层架构模式,用于将 Mistral AI 集成到 TypeScript/Node.js 项目中。它涵盖了最佳实践,包括单例客户端管理、Zod配置校验、自定义错误处理和服务层缓存机制。适用于构建新一代 Mistral AI 应用或标准化项目结构。
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实时API监控与可观测性
monitoring-apis
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
440
用于构建全面的实时API监控系统。它指导如何收集关键指标(如请求速率、延迟、错误率),配置健康和就绪检查点,搭建Grafana仪表盘,并实现基于服务等级目标(SLO)的告警。适用于需要确保API在生产环境中高可用性和高性能的复杂场景。
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n8n 校验专家指南
n8n-validation-expert
czlonkowski/n8n-skills
410
解释 n8n 校验错误、警告与建议,涵盖校验循环与配置策略,帮助定位问题并修复配置以确保可靠发布。
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