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Azure监控遥测导出器

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sickn33/antigravity-awesome-skills

用于 Python 的 Azure Monitor OpenTelemetry 导出器，可将链路、指标与日志送往 Application Insights，支持环境变量、AAD 凭据、离线存储与采样配置，便于自定义遥测管道稳定传输数据。

Azure 监控 OpenTelemetry SDK

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sickn33/antigravity-awesome-skills

通过 Azure Monitor OpenTelemetry SDK 为 TypeScript/Node.js 应用开启链路追踪、指标和日志，支持自动化接入、手动导出器与自定义日志上传，便于统一监控与诊断。

后端开发准则

backend-dev-guidelines

sickn33/antigravity-awesome-skills

为 Node.js/Express 微服务后端提供分层架构、统一配置、Zod 校验、依赖注入、Sentry 报错和 BFRI 风险评估等规范，确保路由-控制器-服务-仓库链路可靠且可观测。

Deepgram 监控与可观测性

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为 Deepgram 集成搭建指标、链路、日志、仪表盘与告警，及时掌握请求吞吐、延迟、费用与健康状态，便于生产环境监控与故障响应。

分布式链路追踪实践指南

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提供 Jaeger 与 Tempo 部署指导，并结合 OpenTelemetry 在 Python、Node.js、Go 服务中埋点，让团队可视化请求路径、定位延迟及服务依赖。

错误监控与追踪

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实施全面的错误监控与观测，配置结构化日志、告警与链路追踪，帮助团队实时识别与处理生产故障。

Groq 可观测性设置指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为 Groq API 提供指标、链路、仪表盘与告警，指导工程师在集成过程中监控延迟、速率与成本，确保高速 LPU 推理稳定。

LangChain 架构指南

langchain-architecture

sickn33/antigravity-awesome-skills

深入介绍 LangChain 架构，涵盖智能代理、链路、上下文记忆、文档处理与回调，帮助打造可接入工具与数据源的生产级大模型应用。

Langfuse 监控与告警体系

langfuse-observability

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为 Langfuse 集成构建 Prometheus 指标、Grafana 看板和 AlertManager 告警，监测 LLM 操作的请求率、延迟、成本与错误，确保链路健康和预算可控。

Lokalise 可观测性配置

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为 Lokalise 本地化集成部署全链路监控，收集 API 时延与吞吐统计、跟踪翻译进度，配置 Webhook、仪表盘与告警，及时掌握流水线运行健康。

可观测性策略设计器

observability-designer

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为生产系统生成以SLI/SLO为核心的可观测性方案，涵盖指标/日志/链路、告警优化、仪表盘以及运行手册，帮助SRE与开发团队持续监控、迅速响应并预防故障。

OpenEvidence PHI 数据处理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为 OpenEvidence 临床 AI 集成提供 HIPAA 合规的 PHI 检测、脱敏、缓存加密、保留策略与审计链路，确保每次调用前患者数据安全处理。

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