共 8 个 skill · 数据来自 GitHub 与精选合集,每日更新
sickn33/agentic-awesome-skills/skills/agenttrace-session-audit
用 agenttrace 审计本地 AI 编码 agent 会话的成本、工具失败、延迟、异常、健康、diff 与 CI 门。
sickn33/agentic-awesome-skills/skills/ax-extract-workflow
用本地 ax 会话/提交/skills/工具追踪重建某次编码 agent artifact 背后的工作流。被问“X 是怎么构建的”时使用。
sickn33/agentic-awesome-skills/skills/kubestellar-console
多集群 Kubernetes 仪表板,经 MCP server 提供 AI 运维能力与 10+ 内置 agent 技能。
sickn33/agentic-awesome-skills/skills/brendangregg-use-tsa
用 Brendan Gregg 的 USE 与 TSA 方法做严谨性能排查与根因分析,外加证据支撑的 RCA 与事后报告。
alirezarezvani/claude-skills/engineering/skills/slo-architect
定义/审查/运维 SLO/SLI/错误预算时触发。「定义 SLO」「我们 SLO 该多少」「错误预算」「burn rate」「SLI」「服务级目标」「Google SRE workbook」「多窗口 burn-rate 告警」或任何可靠性目标问题。带 SLO 设计器、多窗口 burn-rate 阈值的错误预算计算器、抓常见 bug(目标过激进/窗口过短/冲突 SLO/无 SLI 定义)的 SLO 审查器。4 篇 SLO 原理+SLI 设计+错误预算数学+与 feature-flags-architect/chaos-engineering/kubernetes-operator 组合参考。非通用可观测技能——特指 SLO 纪律。"
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs/17-observability/langsmith
LLM 可观测性平台,做追踪、评估、监控。调试 LLM 应用、对数据集评估模型输出、监控生产系统、或构建 AI 应用系统化测试管线时使用。
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs/17-observability/phoenix
开源 AI 可观测性平台,做 LLM 追踪、评估、监控。用详细追踪调试 LLM 应用、对数据集跑评估、或实时洞察监控生产 AI 系统时使用。
a5c-ai/babysitter/library/specializations/desktop-development/skills/sentry-desktop-setup
配 Sentry 做全面桌面应用崩溃报告、错误监控、性能追踪、发布健康(Electron 与原生桌面)。