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Ideogram API可观测性与监控
ideogram-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
85
本技能指导如何为Ideogram AI图片生成API实现全面的可观测性监控。您将学习如何使用TypeScript对API调用进行仪器化,从而追踪关键指标,包括生成延迟、API成本估算、错误率和内容安全拒绝率。掌握这些知识,可以确保构建出稳定、可靠的AI图像生成系统。
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真实用户监控实施
implementing-real-user-monitoring
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
169
引导开发者选型RUM平台、确定核心指标(Core Web Vitals、页面加载时长等)并实施JavaScript埋点,以便收集和分析真实用户体验数据,实现性能优化。
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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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Linear API调试与追踪工具包
linear-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
90
这是一个用于Linear API集成的全面、生产级的调试和监控工具包。它包含了多个功能模块,包括:请求/响应详细日志记录的客户端包装器、性能追踪器(提供平均延迟、P95等统计数据)、健康检查工具和环境验证器。适用于需要进行API性能监控、深度调试或搭建生产级日志系统的开发者。
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Mistral AI可观测性监控系统
mistral-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
162
用于构建全面的Mistral AI API调用监控体系。本技能提供一套完整的解决方案,包括封装的客户端工具、Prometheus指标采集和Grafana可视化仪表板。可以实时监控API的调用延迟、错误率、Token消耗和成本,帮助开发者确保生产环境的稳定运行和成本的可控性。
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跨链桥监控与数据分析
monitoring-cross-chain-bridges
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
该技能用于对DeFi生态系统中的跨链桥进行全面监控和比较分析。它可以跟踪总锁定价值(TVL)、交易量、典型费用和实时转账状态,覆盖以太坊、Arbitrum、Polygon等主流网络。适用于用户研究桥接安全性、比较不同转账路径,或追踪特定交易哈希。
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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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优化区块链交易费用
optimizing-gas-fees
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
122
这是一个全面的区块链工具,用于实时监控、分析和预测跨多条主要链(如以太坊、Polygon等)的Gas费用。它能获取实时价格,估算交易成本,并分析历史模式,帮助用户找出成本最低的最佳交易窗口,最大化交易效率。
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结构化标记实施指南
schema-markup
coreyhaines31/marketingskills
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在网页中按照 schema.org 和 JSON-LD 规范添加结构化数据,帮助搜索引擎识别内容意图并呈现 FAQ、面包屑、产品等富结果,同时提供校验和上下文指导。
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数据驱动的敏捷教练与分析
scrum-master
alirezarezvani/claude-skills
115
这是一个为Scrum Master设计的进阶技能,能够通过分析Jira等工具导出的敏捷冲刺数据。它提供包括蒙特卡洛速度预测、多维度团队健康评分(0-100分)以及回顾会议行动点追踪等全面的数据洞察,是进行流程优化、冲刺规划和利益相关者报告的强大工具。
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生产环境错误捕获与上下文追踪
sentry-error-capture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
198
本技能旨在掌握使用Sentry SDK(TypeScript/Python)进行高级错误捕获和上下文增强。它教授如何可靠地捕获运行时异常、追踪非异常事件(消息),并通过添加用户上下文、标签、面包屑和自定义指纹等结构化数据,极大地增强错误报告的诊断能力,帮助快速定位生产环境问题。
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Sentry错误捕获入门指南
sentry-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一个完整的Sentry错误监控测试流程,演示了如何使用Node.js或Python SDK捕获不同类型的事件,包括普通消息和完整异常。它重点指导用户如何通过设置用户上下文、标签和面包屑,确保错误日志具备完整的追踪、归档和过滤能力,是验证生产环境错误监控的关键实践。
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