Observability

dashboard-builder 可帮助你把指标转化为适用于 Grafana、SigNoz 或类似工具的实用运维仪表盘。当你需要一份清晰的 dashboard-builder 指南，用于健康状态、瓶颈、吞吐量和面向行动的面板，而不是只追求好看的“展示型”看板时，就该使用这个技能。

了解用于后端开发的 azure-monitor-query-java，包括安装说明、客户端模式，以及日志和指标的实战用法。此 azure-monitor-query-java 技能涵盖已弃用的 Azure Monitor Query Java SDK，并指向更新后的拆分包，同时帮助你快速阅读 SKILL.md 和示例。

适用于 Java 后端开发的 azure-monitor-ingestion-java 技能，可通过 Logs Ingestion API、DCR 和 DCE 将自定义日志发送到 Azure Monitor。用于了解安装步骤、客户端配置、批量处理、错误处理、异步模式，以及结合 SKILL.md 和 references/examples.md 的实用用法。

azure-mgmt-weightsandbiases-dotnet 是面向 Azure Marketplace 上 Weights & Biases 的 .NET Azure Resource Manager SDK。这个 azure-mgmt-weightsandbiases-dotnet 技能适用于后端开发，可用于安装预览包、配置 Azure Identity，并从 C# 管理 W&B 实例的预配、SSO 和资源生命周期。

root-cause-tracing 可帮助你从症状反向追溯到最初触发点，从而定位失败根因。它特别适合排查深层栈错误、误导性输出，以及在更早阶段就已经引入了无效数据、路径或工作目录的场景。可将它用作一份 root-cause-tracing 排障指南，帮助你更有纪律地调试，并做出更安全的修复。

azure-monitor-ingestion-py 是一个 Python 技能，用于通过 Logs Ingestion API 将自定义日志发送到 Azure Monitor Log Analytics。它涵盖了必需的 DCE、DCR、stream name 和认证设置，因此适合后端开发、安装规划，以及在 Azure 监控工作流中的实际使用。