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Clerk认证可观测性与监控

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

用于为Clerk认证系统实现全面的可观测性、结构化日志和性能监控。它覆盖了会话事件记录、中间件性能跟踪、Webhook事件处理和Sentry错误集成，帮助开发者在生产环境中进行深入调试和审计。

根源调试与故障分析

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个专业的调试专家技能，用于对软件系统中的错误、测试失败或异常行为进行深度根源分析。它指导用户进行系统化的调试流程，包括捕获堆栈跟踪、隔离故障点、实施最小修复，并提供包含根因分析、证据、代码修复和预防建议的完整报告。适用于复杂的Bug排查和质量保证场景。

系统化调试与根因分析

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Jeffallan/claude-skills

该指南提供了一套系统化的调试方法论，帮助用户分析复杂的代码错误。它指导用户如何从堆栈跟踪和日志中定位故障点，并通过假设验证和隔离测试，找到问题的根本原因，从而彻底解决代码中的Bug或崩溃问题，是专业故障排除和质量保证的必备技能。

Guidewire诊断信息收集包

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该工具用于收集Guidewire生态系统的全面诊断信息。它能捕获关键数据，包括Cloud API响应、Gosu堆栈跟踪、服务器日志、OAuth令牌状态以及批处理过程状态。适用于开发人员进行故障排除、性能分析和系统集成调试。

昆仑AI视频生成任务监控

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能提供完整的昆仑AI异步视频生成任务监控和跟踪功能。它支持对单任务进行轮询，管理大量批次任务，并能够检测处理中的任务是否超时或失败。适用于构建工作流仪表板、实现可靠的批量任务处理，或诊断复杂的媒体生成流程。

LangChain调试证据收集器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

用于收集LangChain应用的全面诊断信息。它能够获取完整的环境快照、依赖库版本、详细的执行流程跟踪（包括LLM调用和工具使用，如LangSmith traces），以及完整的错误堆栈。适用于故障排查和准备提交高质量的Bug报告。

LangSmith 跟踪调试助手

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ComposioHQ/awesome-claude-skills

借助 langsmith-fetch CLI 从 LangSmith Studio 抓取 LangChain/LangGraph 代理的执行轨迹，分析错误、工具调用、内存/性能指标并导出调试会话，帮助定位行为异常与失败原因。

LangSmith LLM 可观测平台

langsmith-observability

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

LangSmith 为 LLM 应用提供端到端观测能力，跟踪调用、评估输出、监控生产系统并构建测试集，同时与 OpenAI、Anthropic、LangChain 等集成，方便排查问题与保障服务质量。

Obsidian插件可观测性与监控

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个用于为Obsidian插件实现生产级可观测性的工具包。它集成了结构化日志记录（支持不同级别和历史记录）、全面的指标收集器（支持计数器、仪表和计时器以追踪性能）以及错误跟踪机制。开发者可以使用它构建诊断面板，实时监控插件性能，进行故障排查和错误报告。

PostHog常见错误排查与修复

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南全面收录了PostHog集成过程中可能遇到的常见错误和故障排除方法。它涵盖了事件捕获失败、功能标志配置错误、API认证问题（如401/429）以及用户身份数据碎片化等关键问题。帮助开发者快速定位并修复分析跟踪代码，确保数据准确可靠。

Sentry CI/CD集成：自动化错误追踪

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供Sentry CI/CD集成指南，用于自动化持续集成和持续部署流程。它能够自动化创建发布版本、上传源码映射（Source Maps）进行可读堆栈跟踪、关联提交信息以及追踪部署环境，从而确保生产环境的错误能够快速、准确地定位到具体代码版本和环境。

TensorBoard 可视化工具包

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

TensorBoard 提供统一可视化界面，跟踪训练指标、调试模型、对比实验、观察网络结构并分析性能瓶颈，适用于 PyTorch 与 TensorFlow 训练流程。

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