Monitoring

github-ops é uma skill de operações no GitHub para triagem de issues, gerenciamento de PRs, verificação de falhas de CI, preparação de releases e monitoramento da saúde do repositório com a CLI `gh`. Use a skill github-ops quando precisar de um uso repetível do github-ops em um repositório real, com autenticação via `gh auth login` e contexto claro do repositório.

A enterprise-agent-ops ajuda você a operar sistemas de agentes de longa duração ou hospedados na nuvem com observabilidade, controles de segurança, gestão de mudanças e planejamento de recuperação. Use-a quando precisar de um guia prático para orquestração de agentes, e não de um prompt único.

O dashboard-builder ajuda você a transformar métricas em um dashboard operacional prático para Grafana, SigNoz ou ferramentas semelhantes. Use a skill dashboard-builder quando precisar de um guia claro para criar dashboards de saúde, gargalos, throughput e painéis voltados à ação, em vez de um painel de vaidade.

A skill memory-forensics para captura de RAM e análise de dumps com Volatility 3. Aborda contexto de instalação, fluxos de uso, extração de artefatos e triagem de incidentes em memória de Windows, Linux, macOS e VMs.

incident-runbook-templates ajuda equipes a criar runbooks estruturados de resposta a incidentes, com etapas claras de triagem, mitigação, escalonamento, comunicação e recuperação para indisponibilidades e Playbooks operacionais.

A skill shipping-and-launch prepara releases de risco para produção com checklist pré-lançamento, configuração de monitoramento, planejamento de rollout em etapas, critérios de sucesso e estratégia de rollback. Use quando você precisar de uma entrega em produção mais segura, e não apenas de um comando de deploy. Ela foi pensada para engenheiros e operadores que querem um guia estruturado de shipping e lançamento.

huggingface-trackio ajuda a acompanhar execuções de treinamento de ML com Trackio. Use esta skill para registrar métricas a partir do Python, adicionar alertas de treinamento e recuperar ou analisar execuções com o CLI do trackio. Ela oferece suporte a dashboards em tempo real, sincronização com Hugging Face Space e saída em JSON para automação, tornando o huggingface-trackio útil para acompanhamento de experimentos e análise de dados.

analyzing-ransomware-leak-site-intelligence ajuda a monitorar sites de vazamento de dados de ransomware, extrair sinais de vítimas e grupos, e gerar inteligência de ameaças estruturada para resposta a incidentes, análise de risco setorial e acompanhamento de adversários.

O azure-monitor-query-py ajuda desenvolvedores Python a consultar logs e métricas do Azure Monitor com azure-monitor-query. Use-o para trabalhar com workspaces do Log Analytics, métricas de recursos do Azure, monitoramento de backend, diagnóstico e automação de observabilidade. Ele se encaixa no skill azure-monitor-query-py quando você já tem IDs de workspace, URIs de recursos e credenciais do Azure.

Saiba como usar o azure-monitor-query-java no Desenvolvimento Backend com orientações de instalação, padrões de cliente e uso prático de logs e métricas. Este skill cobre o Azure Monitor Query SDK para Java, que está descontinuado, aponta para os novos pacotes separados e ajuda você a consultar rapidamente o SKILL.md e os exemplos.

Skill azure-monitor-opentelemetry-exporter-java para desenvolvimento de backend em Java e migração para Azure Monitor/OpenTelemetry. Aprenda o uso do exporter legado, o contexto de instalação e por que o repositório recomenda azure-monitor-opentelemetry-autoconfigure para novas configurações. Inclui configuração de dependências, definição da connection string e orientações práticas para traces, métricas e logs.

Skill azure-monitor-ingestion-java para desenvolvimento de backend em Java que envia logs personalizados ao Azure Monitor via Logs Ingestion API, DCR e DCE. Use para entender os passos de instalação, configuração do cliente, batching, tratamento de erros, padrões assíncronos e uso prático com SKILL.md e references/examples.md.

A skill rank-tracker ajuda equipes de SEO a acompanhar posições de palavras-chave, comparar snapshots de ranking, agrupar termos por intenção e reportar mudanças na SERP ao longo do tempo com templates integrados de configuração e análise.

neon-postgres-egress-optimizer ajuda a diagnosticar e reduzir o egress do Postgres usando `pg_stat_statements` para identificar consultas com overfetching, validar janelas de medição e orientar correções no app, como `SELECT` mais enxutos, paginação e ajustes em consultas de ORM.

performance-engineer é uma skill estruturada para diagnosticar gargalos, analisar sistemas lentos com profiling e validar correções com métricas de baseline, referências e scripts auxiliares.

A skill get-available-resources verifica CPU, GPU, memória e disco antes de workflows científicos pesados ou de ML. Ela retorna um snapshot dos recursos e recomendações práticas para processamento paralelo, aceleração por GPU ou abordagens seguras para a memória, ajudando agentes a tomar melhores decisões de execução em automação de workflows.

aws-cost-operations é uma skill de custos e operações na AWS para estimar custos, revisar faturas, monitorar o CloudWatch, verificar o CloudTrail e orientar decisões operacionais. É uma boa opção para equipes de Finance, FinOps, plataformas e operação que precisam de fatos verificados da AWS e resultados prontos para decisão.

observe-whatsapp ajuda a diagnosticar operações de WhatsApp no Kapso: entrega de mensagens, tentativas de reenvio de webhooks, erros de API e saúde de números. Use o skill observe-whatsapp para sair rapidamente de um sinal de falha até a verificação certa, com passos centrados na CLI e fallback via API para troubleshooting em produção.

azure-monitor-ingestion-py é uma skill em Python para enviar logs personalizados ao Azure Monitor Log Analytics com a Logs Ingestion API. Ela aborda a configuração necessária de DCE, DCR, nome do stream e autenticação, o que a torna útil para desenvolvimento de backend, planejamento de instalação e uso prático em fluxos de monitoramento do Azure.

O azure-ai-anomalydetector-java ajuda você a criar fluxos de trabalho do Azure AI Anomaly Detector em Java para monitoramento de séries temporais, detecção de anomalias univariadas e multivariadas e alertas no backend. Use este skill quando precisar de orientação pronta para instalação do SDK, configuração do cliente, exemplos de autenticação e uso prático do azure-ai-anomalydetector-java em código de produção.

azure-mgmt-applicationinsights-dotnet é o skill do Azure Resource Manager SDK para desenvolvimento de backend em .NET. Ele ajuda você a instalar e usar o Azure.ResourceManager.ApplicationInsights para criar e gerenciar componentes do Application Insights, web tests, workbooks, itens de analytics e chaves de API com uma configuração de autenticação e ambiente mais clara.

O datadog-cli ajuda agentes a executar fluxos do Datadog CLI para logs, traces, métricas, serviços e dashboards. Veja como configurar `DD_API_KEY` e `DD_APP_KEY`, usar comandos `npx @leoflores/datadog-cli` e lidar com `--site`, além dos cuidados ao atualizar dashboards durante a triagem de incidentes.

ml-pipeline-workflow é um guia prático para projetar pipelines de MLOps de ponta a ponta, cobrindo preparação de dados, treinamento, validação, implantação e monitoramento, com padrões de orquestração para automatizar fluxos de trabalho repetíveis.

deployment-engineer é uma skill de CI/CD e planejamento de releases para criar pipelines de deploy, elaborar runbooks e adicionar etapas de verificação, rollback e observabilidade. Inclui exemplos com GitHub Actions, referências de Kubernetes e scripts auxiliares para gerar e validar planos de deploy.