observability-railway-deploy
✓將 LGTM 可觀測性堆棧部署到鐵路雲。在部署具有團隊訪問權限的雲託管可觀察性時使用。
SKILL.md
Deploy Grafana, Loki, Tempo, Prometheus, and Alloy to Railway for cloud-hosted observability.
將 LGTM 可觀測性堆棧部署到鐵路雲。在部署具有團隊訪問權限的雲託管可觀察性時使用。 來源：adaptationio/skrillz。
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/adaptationio/skrillz --skill observability-railway-deploy 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
安全認證，程式碼可靠安全 一鍵安裝，設定簡單 相容 Claude Code、Cursor 等工具
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/adaptationio/skrillz --skill observability-railway-deploy- 分類
- </>開發工具
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-01
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 observability-railway-deploy？
將 LGTM 可觀測性堆棧部署到鐵路雲。在部署具有團隊訪問權限的雲託管可觀察性時使用。 來源：adaptationio/skrillz。
如何安裝 observability-railway-deploy？
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/adaptationio/skrillz --skill observability-railway-deploy 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/adaptationio/skrillz
詳情
- 分類
- </>開發工具
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-01