可观测性

enterprise-agent-ops 可協助你管理長期運作或雲端託管的 agent 系統，涵蓋可觀測性、安全控管、變更管理與復原規劃。當你需要的是 agent 編排的實務指南，而不是一次性的 prompt 時，就適合使用它。

canary-watch 是一套部署後監控技能，可在版本釋出、合併或依賴更新後，檢查正式環境或預備環境中的 live URL 是否出現回歸問題。

使用 benchmark 技能來量測效能基準、在 PR 前後偵測回歸，並比較頁面、API 與建置之間的技術棧替代方案，協助進行 Performance Optimization。

langsmith-fetch 是用於 LangChain 與 LangGraph agents 的除錯 skill。它會引導 assistants 安裝 CLI、設定 LangSmith credentials、擷取近期 traces，並依據 trace 證據分析錯誤、tool calls、memory activity、latency 與 token usage。

honeyhive-automation 可協助 Claude 透過 Composio Rube MCP 自動化 Honeyhive 工作流程，並在執行動作前進行設定檢查、驗證有效連線，以及以 schema 優先的方式探索工具。

honeybadger-automation 可協助 agent 透過 Composio Rube MCP 自動化 Honeybadger 監控任務。你可以用它探索目前的工具 schemas、確認 Honeybadger 連線是否有效，並在較少猜測的情況下執行唯讀或已核准的工作流程。

better-stack-automation 可協助 agents 透過 Rube MCP 自動化 Better Stack，採用 discovery-first 工作流程：連接 Rube、啟用 better_stack toolkit、搜尋最新 tool schemas，接著執行已核准的 actions。

python-observability 可協助你為 Python 服務導入結構化日誌、metrics、traces、correlation IDs，以及受控基數模式，支援正式環境除錯與更穩健的可觀測性 rollout。

grafana-dashboards 可協助代理為可觀測性場景規劃可用於正式環境的 Grafana 儀表板。可用來設計 RED 與 USE 架構、決定面板層級，並為 Prometheus 風格指標擬定儀表板結構。

prometheus-configuration 可協助你在 Kubernetes、Docker Compose 與一般伺服器環境中安裝並使用 Prometheus，處理 metrics 擷取、資料保留、警示與 recording rules 設定。

使用 slo-implementation skill 來定義可靠性工作的 SLI、SLO、錯誤預算與 burn-rate 警示。它能協助團隊把服務目標轉成可衡量的指標，並提供 PromQL 風格範例與來自 SKILL.md 的實務指引。

使用 distributed-tracing 技能，搭配 Jaeger 與 Tempo 設計並說明微服務之間的請求追蹤。內容涵蓋安裝基礎、trace 與 span 概念、Kubernetes 部署模式、context propagation，以及用於可觀測性與延遲除錯的實務用法。

service-mesh-observability 是一項實用技能，適合用於在 Istio、Linkerd 與其他 service mesh 中設計可觀測性。你可以用它規劃 mesh 指標、追蹤、儀表板、警示與 SLO，掌握延遲、錯誤與服務相依關係。

appinsights-instrumentation 可協助為託管於 Azure 的 Web 應用程式導入 Application Insights 監測。內容涵蓋 App Service 自動監測，以及 ASP.NET Core 與 Node.js 的手動設定流程，包括連線字串與 IaC 更新。

observability-designer 可協助 SRE 與平台團隊為 API 和服務設計可觀測性，透過內建 Python scripts、範例與參考資料，產生儀表板、分析告警噪音，並建立輕量級 SLI/SLO scaffold。

analyzing-security-logs-with-splunk 可協助你在 Splunk 中調查資安事件，將 Windows、防火牆、proxy 與驗證紀錄關聯成時間軸與證據。這個 analyzing-security-logs-with-splunk 技能是 Security Audit、事件回應與威脅獵捕的實用指南。

analyzing-api-gateway-access-logs 可協助解析 API Gateway 存取日誌，找出 BOLA/IDOR、速率限制繞過、憑證掃描與注入嘗試。它以 pandas 為基礎進行分析，適合用於 AWS API Gateway、Kong 與 Nginx 風格日誌的 SOC 分流、威脅狩獵與 Security Audit 工作流程。

azure-monitor-opentelemetry-ts 可協助你用 Azure Monitor 與 OpenTelemetry 為 Node.js 應用程式加入分散式追蹤、指標與記錄。使用這個 azure-monitor-opentelemetry-ts 技能來安裝套件、設定 `APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING`，並依照正確啟動順序完成自動儀表化。

azure-monitor-opentelemetry-py 是 Python 用的 Azure Monitor OpenTelemetry 發行套件。適合用來快速完成 Application Insights 單行設定、自動插樁，以及以最少的程式碼變更收集實用的 Azure Monitor 遙測資料。

azure-monitor-query-py 協助 Python 開發者使用 azure-monitor-query 查詢 Azure Monitor 的記錄與指標。適合用於 Log Analytics 工作區、Azure 資源指標、後端監控、診斷與可觀測性自動化；當你已具備 workspace IDs、resource URIs 與 Azure credentials 時，特別符合 azure-monitor-query-py 技能的使用情境。

這是用於 Java 後端開發與 Azure Monitor/OpenTelemetry 遷移的 azure-monitor-opentelemetry-exporter-java 技能。你可以了解舊版 exporter 的用法、安裝脈絡，以及為什麼這個 repo 建議新建置改用 azure-monitor-opentelemetry-autoconfigure。內容包含相依套件設定、connection string 設定，以及 traces、metrics 和 logs 的實務指引。

configuring-suricata-for-network-monitoring 技能可協助部署與調校 Suricata，用於 IDS/IPS 監控、EVE JSON 記錄、規則管理，以及可直接供 SIEM 使用的輸出。當你在 Security Audit 工作流程中需要實作設定、驗證與降低誤判時，configuring-suricata-for-network-monitoring 特別合適。

conducting-cloud-incident-response 是一個適用於 AWS、Azure 與 GCP 的雲端事件回應技能。它聚焦於以身分為基礎的封鎖、日誌審查、資源隔離與鑑識證據擷取。當你面對可疑的 API 活動、疑似遭入侵的存取金鑰，或雲端代管工作負載遭突破時，這份 conducting-cloud-incident-response 指南能提供實用作法。

building-threat-intelligence-platform 技能，適用於使用 MISP、OpenCTI、TheHive、Cortex、STIX/TAXII 與 Elasticsearch 設計、部署和審視威脅情資平台。可用於安裝指引、使用流程，以及由倉庫參考資料與腳本支援的 Security Audit 規劃。