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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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Claude 评估驱动框架

eval-harness
affaan-m/everything-claude-code
90
Claude Code正式评估框架，先定义能力与回归标准，再用代码/模型/人工评估多个阶段，并持续跟踪pass@k和pass^k等可靠性指标以确保交付质量。
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代码模型评估与基准测试

evaluating-code-models
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
124
本工具箱用于全面评估代码生成模型的性能。它支持针对HumanEval、MBPP、MultiPL-E等行业标准进行多语言基准测试。可量化比较不同大型语言模型（LLM）的编码能力，通过pass@k指标衡量代码生成质量。
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LLM 评估框架

evaluating-llms-harness
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
484
提供涵盖 MMLU、HumanEval、GSM8K、TruthfulQA、HellaSwag 等 60+ 学术基准测试的标准化评估流程，可用来对 HuggingFace、vLLM 或 API 模型打分、比对性能、跟踪训练进度。
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机器学习模型评估

evaluating-machine-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
338
使用插件生成准确率、查准率、召回率、F1等指标，对机器学习模型性能进行全面评估，便于比较各模型并在上线前进行验证。
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Evernote持续集成部署配置

evernote-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
357
本技能旨在指导用户配置Evernote应用的持续集成/持续部署（CI/CD）流程。它涵盖了使用Mock Client进行单元测试、管理沙箱凭证进行集成测试，以及构建自动化部署流程等高级主题。适用于需要确保Evernote集成代码质量和稳定部署的SaaS项目。
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Evernote可观测性配置

evernote-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
452
用于为Evernote集成提供全面的可观测性解决方案。它涵盖了指标采集（Prometheus）、结构化JSON日志记录、分布式追踪（OpenTelemetry）以及健康检查端点。适用于构建生产级、高可靠性的API监控和告警系统。
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Evernote SDK高级开发模式

evernote-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了使用Evernote SDK的最佳实践和生产级模式。涵盖了使用NoteFilter进行高效搜索、通过MD5哈希处理附件、健壮的错误处理（如速率限制和异常捕获）、优化批量操作以及实现标签和笔记本的幂等性管理，适用于复杂的应用开发流程。
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Evernote API安全最佳实践

evernote-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
184
本指南详细介绍了Evernote API集成的安全最佳实践。涵盖了凭证安全管理（使用密钥库），OAuth流程的CSRF保护，使用AES-256-GCM加密存储访问令牌，以及输入数据和日志记录的脱敏处理。适用于任何需要增强Evernote集成安全性的生产环境。
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Exa高级故障排查与诊断

exa-advanced-troubleshooting
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
324
本工具提供Exa系统的深度诊断能力，用于解决难以诊断的复杂问题。它系统性地检查多个关键层级（如网络、认证、神经搜索、内容检索），并进行详细的延迟性能分析（P50, P95）。当标准排错方法无效，或需要为技术支持准备详尽证据时使用。
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Exa搜索API最佳实践指南

exa-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
347
本指南详细介绍了使用Exa神经搜索API时常见的陷阱和最佳实践。内容涵盖了查询类型选择（关键词与语义）、获取完整内容的方法、日期过滤的限制、以及客户端的资源管理等关键点。适用于代码审查、新员工入职或审计现有Exa集成，确保代码的稳定性和高性能。
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Exa搜索性能监控与告警

exa-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
91
用于为Exa搜索API集成建立全面的可观测性层。它能够追踪搜索延迟、错误率、结果使用情况和缓存命中率等关键指标。帮助开发者监控生产环境的搜索质量，优化API调用，并设置完善的告警系统，确保系统稳定运行。
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