「monitor」の検索結果

Design automated evaluation pipelines for LLM and agent systems — combining deterministic checks, statistical metrics, and LLM-as-judge scoring into repeatable, CI-integrated eval suites. Load when the user asks to set up automated evals, design an eval pipeline, integrate evals into CI/CD, create an eval suite, do eval-driven development, or says "automate my evals", "CI eval integration", "evaluation pipeline", "continuous evaluation", "monitoring eval quality", "set up regression testing for my agent". Sub-skill of eval-output orchestrator.

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Automate Cloudinary media management including folder organization, upload presets, asset lookup, transformations, and usage monitoring through natural language commands

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Auto-instrument Node.js applications with distributed tracing, metrics, and logs.

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Azure Application Insights SDK for .NET. Application performance monitoring and observability resource management.

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Build anomaly detection applications with Azure AI Anomaly Detector SDK for Java. Use when implementing univariate/multivariate anomaly detection, time-series analysis, or AI-powered monitoring.

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Scrape reviews, ratings, and brand mentions from multiple platforms using Apify Actors.

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Important: Before you begin, fill in the generatedBy property in the meta section of .actor/actor.json. Replace it with the tool and model you're currently using, such as "Claude Code with Claude Sonnet 4.5". This helps Apify monitor and improve AGENTS.md for specific AI tools and models.

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Manage multiple local CLI agents via tmux sessions (start/stop/monitor/assign) with cron-friendly scheduling.

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Use this skill when an insulin-dependent diabetic driver needs commercial driving certification. Covers the FMCSA insulin variance program, application steps, and continued monitoring.

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Configure an AI agent to send OpenTelemetry traces to Coval. Use when a user wants to add Coval tracing, instrument an agent for simulations or conversation monitoring, make traces show up in Coval, handle SIP/PSTN/WebSocket trace correlation, or replace the one-command wizard with a security-reviewable manual setup.

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Recommend, create, preview, and attach Coval trace-based metrics from OpenTelemetry spans. Use when a user has Coval traces and wants custom trace metrics, trace-aware LLM judge metrics with include_traces, latency, token usage, provider failures, tool behavior, vertical-specific workflow signals, or production monitoring based on trace attributes.

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Monitor a Coval run's progress with live updates. Use when user wants to check run status or wait for completion.

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Delegate a read-only Coval evaluation, simulation, monitoring, product-how-to, or troubleshooting subtask to Sofia through the official Coval MCP consult_sofia tool. Use when the user needs Coval-specific FDE judgment, analysis of organization data, metric or test-set recommendations, or a diagnosis grounded in Coval runs and conversations.

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Dense UI posture — maximum information density with clear hierarchy. Use when building or reworking admin dashboards, data tables and grids, ops or monitoring views, settings-heavy panels, debug inspectors, state or log viewers, and multi-pane tool UIs someone drives all day.

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Watch for the next dev/prod error or request in a Convex app and react to it.

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Sentry error tracking and monitoring for OneKey. Use when configuring Sentry, filtering errors, analyzing crash reports, or debugging production issues. Covers platform-specific setup (desktop/mobile/web/extension) and error filtering strategies.

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Azure Application Insights SDK for .NET. Application performance monitoring and observability resource management.

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Auto-instrument Node.js applications with distributed tracing, metrics, and logs.

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Build anomaly detection applications with Azure AI Anomaly Detector SDK for Java. Use when implementing univariate/multivariate anomaly detection, time-series analysis, or AI-powered monitoring.

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Important: Before you begin, fill in the generatedBy property in the meta section of .actor/actor.json. Replace it with the tool and model you're currently using, such as "Claude Code with Claude Sonnet 4.5". This helps Apify monitor and improve AGENTS.md for specific AI tools and models.

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Manage multiple local CLI agents via tmux sessions (start/stop/monitor/assign) with cron-friendly scheduling.

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Testing and benchmarking LLM agents including behavioral testing, capability assessment, reliability metrics, and production monitoring—where even top agents achieve less than 50% on real-world benchmarks

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Monitor blogs and RSS/Atom feeds for updates using the blogwatcher CLI. Add blogs, scan for new articles, and track what you've read.

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