可观测性

enterprise-agent-ops 帮助你运维长期运行或云端托管的 agent 系统，涵盖可观测性、安全控制、变更管理和恢复规划。适合需要面向 agent 编排的实用指南，而不是一次性 prompt 的场景。

canary-watch 是一款发布后监控技能，用于在上线、合并或依赖更新后，对线上 URL 进行回归检查，适用于 staging 或 production 场景。

使用 benchmark 技能建立性能基线，在 PR 前后识别性能回退，并在页面、API 和构建层面对不同技术栈进行对比，适用于 Performance Optimization 场景。

langsmith-fetch 是面向 LangChain 和 LangGraph agent 的调试 skill。它会指导助手安装 CLI、配置 LangSmith 凭据、拉取最近的 traces，并基于 trace 证据分析错误、工具调用、内存活动、延迟和 token 用量。

honeyhive-automation 可帮助 Claude 通过 Composio Rube MCP 自动化 Honeyhive 工作流，并在执行操作前完成设置检查、有效连接验证以及基于 schema 优先的工具发现。

honeybadger-automation 可帮助 agent 通过 Composio Rube MCP 自动化 Honeybadger 监控任务。你可以用它发现当前工具 schema、验证有效的 Honeybadger 连接，并在减少猜测的情况下运行只读或已批准的工作流。

better-stack-automation 可帮助 agent 通过 Rube MCP 自动化 Better Stack，并采用“先发现”的工作流：连接 Rube、启用 better_stack toolkit、搜索当前工具 schema，然后执行已获批准的操作。

python-observability 可帮助你为 Python 服务接入结构化日志、指标、链路追踪、correlation ID 以及有界基数模式，用于生产环境排障，并更稳妥地推进可观测性落地。

grafana-dashboards 可帮助智能体为可观测性场景设计生产可用的 Grafana 仪表板。你可以用它规划基于 RED 和 USE 方法的布局、确定面板层级，并为 Prometheus 风格指标起草仪表板结构。

prometheus-configuration 帮助你在 Kubernetes、Docker Compose 和服务器环境中安装并使用 Prometheus，完成抓取配置、数据保留、告警以及 recording rules 设置。

使用 slo-implementation 来定义面向 Reliability 工作的 SLI、SLO、错误预算和 burn-rate 告警。它可帮助团队把服务目标转化为可衡量的指标，并结合类似 PromQL 的示例与来自 SKILL.md 的实用指导推进落地。

使用 distributed-tracing 技能，在 Jaeger 和 Tempo 环境中设计并讲解微服务间的请求追踪方案。内容涵盖安装基础、trace 与 span 概念、Kubernetes 部署模式、上下文传播，以及面向可观测性与延迟排障的实用用法。

service-mesh-observability 是一项实用技能，适合为 Istio、Linkerd 等 service mesh 设计可观测性方案。你可以用它来定义 mesh 的指标、追踪、仪表盘、告警和 SLO，用于覆盖延迟、错误以及服务依赖关系等关键场景。

appinsights-instrumentation 用于为托管在 Azure 上的 Web 应用接入 Application Insights。它涵盖 App Service 自动插桩，以及 ASP.NET Core 和 Node.js 的手动配置，包括 connection string 与 IaC 更新。

observability-designer 可帮助 SRE 和平台团队为 API 与服务设计可观测性，依托内置 Python 脚本、示例和参考资料，生成 dashboard、分析告警噪声，并搭建轻量级 SLI/SLO 脚手架。

analyzing-security-logs-with-splunk 通过将 Windows、防火墙、代理和身份验证日志关联成时间线与证据，帮助在 Splunk 中调查安全事件。这份 analyzing-security-logs-with-splunk skill 是面向安全审计、事件响应和威胁狩猎的实用指南。

analyzing-api-gateway-access-logs 可帮助解析 API Gateway 访问日志，识别 BOLA/IDOR、限流绕过、凭证扫描和注入尝试。它基于 pandas 分析，面向 AWS API Gateway、Kong 和 Nginx 风格日志，适用于 SOC 分诊、威胁狩猎和 Security Audit 工作流。

azure-monitor-opentelemetry-ts 可帮助你用 Azure Monitor 和 OpenTelemetry 为 Node.js 应用接入分布式追踪、指标和日志。使用这个 azure-monitor-opentelemetry-ts skill 来安装包、设置 `APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING`，并按正确的启动顺序完成自动埋点配置。

azure-monitor-opentelemetry-py 是面向 Python 的 Azure Monitor OpenTelemetry 分发包。适合用于一行式 Application Insights 配置、自动埋点，以及以最少的应用代码改动接入实用的 Azure Monitor 遥测。

azure-monitor-query-py 帮助 Python 开发者使用 azure-monitor-query 查询 Azure Monitor 的日志和指标。适用于 Log Analytics 工作区、Azure 资源指标、后端监控、诊断和可观测性自动化；当你已经有 workspace IDs、resource URIs 和 Azure 凭据时，它最适合用于 azure-monitor-query-py 技能。

面向 Java 后端开发以及 Azure Monitor/OpenTelemetry 迁移的 azure-monitor-opentelemetry-exporter-java 技能。了解旧版 exporter 的用法、安装上下文，以及为什么该仓库建议新配置优先使用 azure-monitor-opentelemetry-autoconfigure。内容包括依赖配置、connection string 配置，以及 traces、metrics 和 logs 的实用说明。

configuring-suricata-for-network-monitoring 技能可帮助部署和调优 Suricata，用于 IDS/IPS 监控、EVE JSON 日志记录、规则管理以及面向 SIEM 的输出。它适合用于 Security Audit 流程中的 configuring-suricata-for-network-monitoring 场景，尤其是在你需要可落地的部署、验证和降低误报时。

conducting-cloud-incident-response 是一款面向 AWS、Azure 和 GCP 的云事件响应技能。它聚焦于基于身份的遏制、日志审查、资源隔离和取证证据采集。适用于可疑 API 活动、访问密钥泄露或云上工作负载被入侵等场景，当你需要一份实用的 conducting-cloud-incident-response 指南时尤其合适。

building-threat-intelligence-platform 适用于使用 MISP、OpenCTI、TheHive、Cortex、STIX/TAXII 和 Elasticsearch 设计、部署并评审威胁情报平台的技能。可用于安装指引、使用流程，以及基于仓库参考和脚本的 Security Audit 规划。