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林迪观测平台搭建

lindy-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
387
为 Lindy AI 集成建立监控、日志和追踪体系，并创建告警与仪表盘，帮助团队掌握代理运行状态、失败步数和计费影响。
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Linear 调试工具包

linear-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
183
提供 Linear API 调试所需的一整套工具，涵盖请求与响应日志、性能追踪、健康检查接口、交互式控制台命令及环境校验，帮助快速定位问题并确保运行状态。
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MaintainX 可观测性构建

maintainx-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
124
为 MaintainX API 集成配置全面可观测性，涵盖指标采集、结构化日志、分布式追踪、健康检查、仪表盘与告警，帮助团队实时掌握运行状态并快速响应问题。
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监控与可观测专家

monitoring-expert
Jeffallan/claude-skills
327
为分布式服务构建结构化日志、Prometheus/Grafana监控、追踪、告警及压测与容量规划方案，以便全方位观测、排查生产问题并保障业务指标。
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监控与可观察性指南

monitoring-observability
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
106
介绍如何用 OpenTelemetry、Prometheus、Grafana 和结构化日志搭建监控与可观察性平台，帮助团队追踪性能、核查业务关键操作并制定告警策略。
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远程模型可解释性工具

nnsight-remote-interpretability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
212
通过 nnsight 的 trace 与激活接口，有效分析或干预 PyTorch 模型内部，支持在本地小模型和借助 NDIF 的 70B+ 远程模型上执行，可对激活进行保存、替换和对比。
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可观测性工程实战

observability-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
340
为企业级应用提供监控、日志、追踪与可靠性系统的设计与运维指导，涵盖指标/告警、事件响应、混沌实验与现代遥测标准。
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监控与可观测性部署

observability-monitoring-monitor-setup
sickn33/antigravity-awesome-skills
395
指导团队构建涵盖指标、分布式跟踪、日志、仪表盘与告警的可观测性体系，让系统健康可视、问题快速显现、平均修复时间降低。
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OpenEvidence 可观测性配置

openevidence-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
225
为 OpenEvidence 临床 AI 集成部署 Prometheus 指标、OpenTelemetry 链路、结构化日志及 Grafana 面板，持续观测服务健康、延迟、错误、缓存与告警。
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凤凰AI可观测平台

phoenix-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
429
Phoenix 是开源AI可观测平台，可用于追踪、评估和监控大语言模型应用，支持实验对比、数据集回归测试与实时生产监控，帮助工程团队自托管排查与优化。
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PyTorch模型因果干预

pyvene-interventions
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
319
pyvene是一个用于在PyTorch模型上执行因果干预的声明式框架。它支持激活打补丁、因果追踪（ROME风格）和交替干预训练等高级实验。适用于需要测试模型因果假设、深入理解模型组件工作机制或确保可复现性的AI研究场景。
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RetellAI 高级故障排查

retellai-advanced-troubleshooting
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
256
指导工程师收集日志、指标、网络和追踪等证据，执行分层排查、耗时与内存分析，并整理上报材料，解决普通方法无法定位的 Retell AI 异常。
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