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基础设施指标采集
collecting-infrastructure-metrics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
130
自动配置 Prometheus、Datadog 或 CloudWatch 等平台的计算、存储、网络、容器、负载均衡和数据库指标采集,并汇总可视化界面用于性能监控与容量分析。
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APM 仪表盘生成器
creating-apm-dashboards
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
182
自动化搭建 APM 仪表盘,识别核心指标并生成适用于 Grafana、Datadog 等平台的配置,帮助你快速监控应用健康度与性能。
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Datadog 自动化中心
datadog-automation
davepoon/buildwithclaude
167
通过 Composio 的 Rube MCP 工具包自动执行业务 Datadog 监控流程,连接 MCP 并获取工具清单后即可查询指标、搜索日志、管理监控器与仪表盘,并创建事件或维护窗口。
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部署监控堆栈
deploying-monitoring-stacks
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
321
自动化部署 Prometheus、Grafana、Datadog 等监控堆栈,生成配置、脚本并提供部署指导,适用于构建或调整系统监控基础设施。
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智能故障诊断与根因分析
error-diagnostics-smart-debug
sickn33/antigravity-awesome-skills
327
这是一套全面的AI辅助软件错误诊断流程,用于解决生产环境中的复杂故障。它指导用户完成整个调试生命周期,包括初始分诊、收集可观测性数据(如错误追踪、APM指标、分布式追踪),生成假设、选择合适的调试策略(如时间旅行、混沌工程),并进行AI驱动的根因分析。最终目标是提出经过验证的修复方案和预防措施。
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AI驱动的智能故障排除流程
incident-response-smart-fix
sickn33/antigravity-awesome-skills
397
本技能提供了一个基于多智能体编排的复杂生产环境故障排除流程。它将AI代码助手、可观测性平台和自动化工具(如分布式追踪、Git bisect)结合,形成“分析-调查-修复-验证”的完整闭环。旨在指导用户解决跨系统的复杂Bug,显著降低平均恢复时间(MTTR),提升系统整体的韧性和稳定性。
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Sentry可观测性日志与指标集成
sentry-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
99
本技能指导您学习将Sentry与完整的可观测性系统进行深度集成。内容包括如何利用事件ID将结构化日志中的错误事件与Sentry关联,如何在Sentry中跟踪业务指标(如计数器、仪表盘),以及如何将性能数据跨工具(如Grafana、Datadog)进行链接。实现端到端可见性,确保每个错误都可追踪到其根本原因和业务上下文。
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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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使用Datadog实现安全监控
implementing-security-monitoring-with-datadog
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
124
本指南详细介绍了使用Datadog Cloud SIEM、云安全管理(CSM)和工作负载保护功能,在混合云基础设施(AWS, Azure, GCP)上部署全面的安全监控系统。内容涵盖Agent部署、关键日志源(如CloudTrail)的采集、配置工作负载保护,以及创建自定义检测规则,以实现威胁检测、合规性强制执行和SOC集中化可见性。
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Golang结构化错误上下文管理
golang-samber-oops
samber/cc-skills-golang
478
用于增强Golang的错误处理能力,将错误视为承载结构化数据的对象。它能在标准错误上附加关键上下文,包括领域信息、用户ID、完整的调用栈和机器可读的错误代码。这极大地提升了系统的可观测性,有助于运维和研发人员快速定位和诊断复杂的线上故障。
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Golang结构化日志管道
golang-samber-slog
samber/cc-skills-golang
372
本技能集为Go语言开发者提供了一套完整的结构化日志处理系统。它允许构建高性能的日志流水线,支持日志采样、敏感数据脱敏、多目标路由以及连接主流的日志后端(如Sentry、Loki、Datadog等)。适用于构建高可用、具备完善可观测性的生产级服务。
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Datadog 自动化工具
datadog-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
302
通过 Rube MCP 的 Composio 套件自动化 Datadog 的指标查询、日志搜索、监控/看板管理以及事件与维护窗口创建,始终以当前工具 schema 为准。
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