monitoring-observability
✓Prometheus 指標、Grafana 儀表板、Langfuse LLM 追蹤和偏差檢測的監控和可觀察性模式。在新增日誌記錄、指標、分散式追蹤、LLM 成本追蹤或品質漂移監控時使用。
SKILL.md
Comprehensive patterns for infrastructure monitoring, LLM observability, and quality drift detection. Each category has individual rule files in rules/ loaded on-demand.
| Category | Rules | Impact | When to Use |
| Infrastructure Monitoring | 3 | CRITICAL | Prometheus metrics, Grafana dashboards, alerting rules | | LLM Observability | 3 | HIGH | Langfuse tracing, cost tracking, evaluation scoring | | Drift Detection | 3 | HIGH | Statistical drift, quality regression, drift alerting |
Prometheus 指標、Grafana 儀表板、Langfuse LLM 追蹤和偏差檢測的監控和可觀察性模式。在新增日誌記錄、指標、分散式追蹤、LLM 成本追蹤或品質漂移監控時使用。 來源：yonatangross/orchestkit。
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/yonatangross/orchestkit --skill monitoring-observability- 分類
- </>開發工具
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-17
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 monitoring-observability？
Prometheus 指標、Grafana 儀表板、Langfuse LLM 追蹤和偏差檢測的監控和可觀察性模式。在新增日誌記錄、指標、分散式追蹤、LLM 成本追蹤或品質漂移監控時使用。 來源：yonatangross/orchestkit。
如何安裝 monitoring-observability？
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/yonatangross/orchestkit --skill monitoring-observability 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/yonatangross/orchestkit
詳情
- 分類
- </>開發工具
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-17