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JSON 画布编辑器
json-canvas
davepoon/buildwithclaude
317
创建与编辑 Obsidian 兼容的 JSON Canvas (.canvas) 文件,用于构建可视化面板、思维导图、流程图或节点连线的笔记结构,同时支持节点、连线、分组与颜色配置。
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SaaS平台可观测性监控指南
juicebox-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
186
本指南提供了为SaaS平台(如Juicebox)构建可观测性监控的全面方法,包括关键性能指标(如搜索延迟、数据摄取速率、API错误率)的定义、TypeScript实现的代码片段、健康检查逻辑和警报规则。它旨在帮助开发者建立完整的运营监控系统,确保用户体验和数据准确性处于最佳状态。
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Kubernetes 安全策略指南
k8s-security-policies
sickn33/antigravity-awesome-skills
495
使用 NetworkPolicy、Pod 安全标准、RBAC 与 Gatekeeper 等机制,为 Kubernetes 集群在多租户、准入控制和 Istio 服务网格下打造合规防御与细粒度隔离策略。
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智能AI审计日志与合规记录
klingai-audit-logging
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
115
这是一个用于实现合规级、防篡改的审计日志系统。它能捕获Kling AI的所有操作(如任务提交、状态变更、凭证使用),并将所有事件记录为结构化、带有哈希校验的日志,确保数据完整性和可追溯性。适用于需要满足监管合规要求或进行安全审计的场景。
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昆仑AI视频生成任务监控
klingai-job-monitoring
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
211
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。
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AI视频使用量与成本分析
klingai-usage-analytics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
367
该工具提供Kling AI视频生成的完整用量分析和报告功能。它可以将任务提交、完成和错误事件结构化地记录为JSONL日志,从而聚合关键指标(如成功率、总消耗点数和平均生成时间)。用户可以生成每日或周期性的成本报告,用于追踪资源使用模式和成本趋势,非常适合构建数据仪表板。
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Klipfolio 自动化工具
klipfolio-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
379
通过 Composio 的 Rube MCP 工具发现最新 Klipfolio 接口、验证连接并执行合规调用,快速实现 Klipfolio 仪表盘和数据任务的自动化流程。
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KPI仪表板设计指南
kpi-dashboard-design
sickn33/antigravity-awesome-skills
383
本指南提供了一套全面的KPI仪表板设计模式和最佳实践,旨在帮助用户构建高影响力的关键绩效指标看板。内容涵盖了从战略、战术到运营的KPI框架搭建,以及针对销售、市场、产品和财务等部门的专业指标选择,帮助用户将原始数据转化为可操作的业务洞察,支持高层决策。
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Langfuse 观测平台
langfuse
sickn33/antigravity-awesome-skills
134
Langfuse 提供完整的 LLM 观测能力,涵盖调用追踪、提示管理、评估打分与成本/延迟/质量监控,适用于与 LangChain、LlamaIndex、OpenAI 等集成的生产场景。
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Langfuse LLM可观测性与监控
langfuse-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
211
本文指导如何为LLM应用建立全面的可观测性监控体系。通过集成Prometheus指标,可以实时追踪LLM的调用次数、生成延迟、Token消耗量和费用成本。适用于性能调优、成本控制及系统健康状态的持续监控。
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Langfuse SDK 追踪最佳实践模式
langfuse-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
253
本指南详细介绍了 Langfuse SDK 的生产级最佳实践模式。它涵盖了从单例客户端配置到使用 `observe` 包装器和 `startActiveObservation` 进行精细化控制等高级用法。帮助开发者实现健壮的 LLM 调用追踪、会话管理和错误安全记录,显著提升 AI 应用的可观测性。
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Langfuse LLM可观测性安全指南
langfuse-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
334
本指南提供了Langfuse LLM可观测性的安全最佳实践。核心内容包括:API密钥的严格管理、在追踪数据中清洗个人身份信息(PII)、自托管环境的安全加固、以及实施最小权限原则。帮助开发者确保其LLM集成在处理输入和输出数据时符合严格的数据隐私和安全标准。
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