Prometheus

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。

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。