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Sentry生产环境部署检查清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本文档提供了一份详细的Sentry生产环境部署检查清单。它指导开发者和运维人员在上线前，检查和配置关键项，包括环境变量（DSN）设置、版本发布跟踪、错误和追踪的采样率优化、源代码映射上传以及噪声过滤。确保监控系统配置正确，具备生产级可靠性。

Sentry配额与速率限制优化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了Sentry事件量、配额和速率限制的管理方法。通过学习客户端采样（sampleRate/tracesSampleRate）、使用beforeSend过滤器过滤噪声错误，以及理解不同配额类型（错误、事务、回放），可以有效避免429超限请求错误，帮助开发者管理成本，提升应用的可观测性。

Speak API调试与诊断工具包

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这是一个全面的诊断工具包，专为Speak API集成开发设计。它系统性地收集关键信息，包括身份验证检查、音频格式验证（使用ffprobe检查编解码器、采样率和文件大小），以及对Speak和OpenAI端点的网络连接测试。适用于解决复杂的语言学习集成问题或验证API配置。

COBRApy 代谢建模分析

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COBRApy 是面向系统生物学和代谢工程的 Python 工具，支持加载 SBML/JSON/YAML 模型、执行 FBA/FVA/采样、分析基因或反应敲除，并探索培养基与产物相位平面。

PyMC贝叶斯建模与推断

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本技能详细介绍了使用PyMC进行贝叶斯模型构建和概率编程的完整流程。涵盖了从数据准备、建立分层模型（如线性回归、逻辑回归），到使用MCMC采样、进行后验预测检验（PPC）和模型诊断的全过程。适用于需要进行不确定性量化的科学研究和数据分析场景。

Golang结构化日志管道构建

golang-samber-slog

samber/cc-skills-golang

这是一个用于Golang的结构化日志管道构建工具，基于samber/slog生态系统。它允许开发者通过组合采样、属性格式化、复杂路由和多个后端接收器（如Sentry、Loki、Datadog）等组件，构建高度稳定和可观测的日志处理流程，是构建生产级Go应用的核心能力。

PyMC：贝叶斯概率建模

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PyMC是一个用于贝叶斯建模和概率编程的Python库。它允许用户构建、拟合和验证复杂的统计模型，如分层模型和时间序列。用户可以使用MCMC采样或变分推断进行参数估计，非常适用于进行不确定性量化和比较多模型。

优化Klaviyo成本与用户资料

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本技能指导用户如何优化Klaviyo的运营成本。核心功能包括审计活跃用户资料、清理不活跃联系人、实施事件采样减少追踪成本，以及监控API使用量，帮助营销团队实现成本控制和ROI最大化。

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