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Sentry生产环境部署检查清单
sentry-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
110
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。
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分布式微服务Sentry架构设计
sentry-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
461
本指南提供企业级的Sentry架构模式,用于多服务、微服务环境的集成。内容涵盖集中化配置、标准项目拓扑结构(如服务隔离项目)、分布式追踪设置以及针对Node.js、Express和Python/FastAPI的错误处理中间件。适用于规划大规模Sentry推广或管理复杂服务生态的组织。
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Sentry发布版本与错误追踪
sentry-release-management
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
411
本指南详细介绍了使用Sentry CLI管理完整的应用发布生命周期。用户可以创建版本化的Release,上传源映射文件(Source Maps)将最小化堆栈追踪还原为可读代码,并关联精确的Git Commit。这确保了所有错误都能准确追溯到引发它们的版本和部署,极大地提高了故障排查和可观测性。
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高可靠性Sentry错误追踪模式
sentry-reliability-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
349
本指南提供了一套构建高可靠性Sentry错误追踪的模式。它解决了SDK初始化失败、网络中断和进程退出等关键故障场景。通过实现优雅降级、电路断路器和持久化离线队列,确保应用程序的核心功能在外部错误追踪服务不可用时也能保持稳定运行和高可用性。
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Sentry错误追踪最佳实践模式
sentry-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
158
本指南详细介绍了如何在TypeScript和Python中使用Sentry SDK实现生产级的错误和事件追踪。内容涵盖了使用Scope创建结构化上下文、通过Breadcrumbs记录用户行为、利用beforeSend和beforeBreadcrumb过滤噪音和PII,以及使用自定义Fingerprinting进行精确的问题分组,确保系统具备高可靠性的可观测性。
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服务网格可观测性全指南
service-mesh-observability
sickn33/antigravity-awesome-skills
213
本指南提供服务网格(如Istio、Linkerd)的全面可观测性实践。它详细讲解了指标(Metrics)、追踪(Traces)和日志(Logs)三大支柱的实现方法,帮助用户监控服务健康状态、可视化服务依赖关系,并追踪延迟、流量、错误等关键性能指标,用于复杂的微服务故障排查和性能调优。
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服务可靠性追踪
tracking-service-reliability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
70
帮助团队制定与跟踪 SLA、SLI、SLO,明确目标、监控可用性与错误预算指标,并在指标偏离前及时响应,提升服务稳定性。
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Vercel可观测性配置指南
vercel-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
196
本指南提供了Vercel应用的完整可观测性配置流程。它涵盖了启用内置分析、收集运行时日志、实现结构化日志、配置外部日志收集器(如Datadog, Sentry)以及集成OpenTelemetry链路追踪。适用于生产环境的监控部署和全栈错误追踪。
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Excel 财务模板规范
xlsx-official
sickn33/antigravity-awesome-skills
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为 Excel 财务模型制定严格规范,涵盖零公式错误、行业配色、数值格式、假设记录以及必须使用公式,确保在重算前模型准确、可追踪。
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Flutter崩溃报告与错误追踪
firebase-crashlytics
evanca/flutter-ai-rules
402
本指南详细介绍了如何在Flutter应用中集成Firebase Crashlytics。它覆盖了捕获致命错误、非致命异常、Isolate错误的方法,并指导如何通过自定义键值、日志和用户标识符来丰富崩溃报告,确保生产环境的稳定性监控。
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LLM追踪导出与行为分析
arize-trace
github/awesome-copilot
424
该技能提供全面的工具,用于下载、导出和深度检查Arize追踪和跨度(Spans)。它帮助用户理解大型语言模型(LLM)应用的完整执行流程,用于调试运行时错误和进行根本原因分析。用户可按追踪ID、跨度ID或会话ID筛选数据,进行深度行为分析。
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系统化缺陷追踪与定位
trace-and-isolate
rohitg00/skillkit
460
提供一套系统化、结构化的方法论,用于定位复杂代码中的缺陷根源。核心技术涵盖二分搜索调试、Git bisect回溯、数据流与控制流追踪、组件隔离以及条件断点设置。适用于难以重现、或在大型代码库中难以确定错误源头的场景。
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