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CAST AI 诊断与故障排查工具
castai-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
72
本工具用于为CAST AI在Kubernetes集群上的部署生成完整的诊断快照。它会自动收集所有关键组件的日志、Pod状态、Helm版本、集群事件和节点信息,打包成一个可供支持团队使用的诊断包。适用于故障报告和深度排查场景。
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Claude API可观测性日志封装
clade-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
298
这是一个为Claude API设计的日志封装工具,用于实现调用过程的全面可观测性监控。它能自动记录输入/输出Token数、API调用延迟、估算成本和详细错误信息。是构建生产环境稳定、可监控的AI应用的必备组件。
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苹果备忘录工作流自动化工具
apple-notes-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
175
这是一个用于自动化管理苹果备忘录核心工作流程的工具包。它支持从Markdown文件批量导入内容,利用可定制的模板(如会议纪要、每日日志)创建结构化笔记,并根据命名规则自动将笔记归档到指定文件夹。适用于需要管理大量笔记和来自多样化来源知识工作者。
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Abridge 调试证据收集
abridge-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
476
用于为Abridge支持工单和故障排除收集全面的、符合HIPAA标准的诊断证据。它会自动脱敏(Redact)所有受保护的健康信息(PHI),收集环境配置、API连接状态、近期错误日志和会话诊断,帮助技术支持人员快速定位问题。
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Abridge临床AI集成规范
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232
本模式集提供了生产级的Abridge临床AI集成解决方案。它创建了类型安全的客户端封装,实现了严格的HIPAA合规审计日志(确保不记录PHI),并内置了指数退避重试机制和专业的错误处理。适用于构建安全、可靠且符合行业标准的医疗AI应用。
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Abridge医疗AI合规安全指南
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356
本技能旨在提供Abridge临床AI集成所需的全方位HIPAA合规安全指南。它涵盖了关键领域,包括强制执行TLS 1.3传输层加密、AES-256静态存储加密、角色权限控制(RBAC)的实施、PHI安全审计日志记录,以及秘密管理最佳实践,以确保系统完全符合HIPAA法规要求。
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Adobe数据处理与隐私合规
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402
本技能指导如何安全地集成Adobe API,解决敏感数据处理的核心问题。内容涵盖了从PDF提取结果中对PII数据的脱敏处理、遵循Firefly内容政策的校验、日志中的凭证加密记录,以及利用Adobe隐私服务API来处理GDPR/CCPA的数据主体访问和删除请求,确保系统满足最高级别的隐私合规性。
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Adobe API全栈可观测性配置
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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
162
本指南提供了一套完整的Adobe API可观测性解决方案,用于监控Firefly、PDF服务等多个Adobe API的性能。它覆盖了可观测性的四大支柱:使用Prometheus的指标收集、通过OpenTelemetry实现分布式追踪、结构化的JSON日志记录,以及设置关键的告警规则。帮助用户实现对API性能、延迟和错误率的深度监控,确保系统的高可靠性。
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Algolia搜索可观测性实现
algolia-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能旨在为Algolia搜索服务构建一套完整的生产级可观测性系统。它涵盖了使用Prometheus收集的搜索延迟、错误率等核心指标,利用OpenTelemetry实现分布式追踪,并通过结构化日志记录,帮助开发者深入了解搜索性能、系统健康状态和用户体验,确保SLA合规性。
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AI数据隐私与合规处理
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本技能提供了一套全面的数据处理框架,用于在调用Claude等大型语言模型API时,确保数据的隐私性和合规性。它包含了PII(个人身份信息)脱敏和完善的审计日志记录机制,帮助开发者满足GDPR、CCPA等国际数据隐私法规的要求。
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Claude API调用监控与性能跟踪
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该工具提供全面的Claude API调用监控能力。它通过结构化日志和Prometheus指标,实时追踪API延迟、Token消耗、预估成本和错误率。适用于需要高可靠性、预算控制和性能监控的AI应用系统,确保Claude集成稳定运行。
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Claude API生产部署检查清单
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本清单是部署基于Claude API的AI功能到生产环境的完整指南。它涵盖了从认证、错误处理、成本控制到可观测性(日志、指标、健康检查)等各个关键环节,旨在确保AI功能在上线时具备高可靠性和最佳的运维实践。
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