Prometheus

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。

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。