deepgram-incident-runbook
À propos
Cette Compétence Claude exécute les procédures de réponse aux incidents Deepgram pour les interruptions de production et les dégradations de service. Elle fournit des runbooks standardisés et permet l'utilisation d'outils comme kubectl et curl pour le débogage lorsqu'elle est déclenchée par des phrases telles que "panne deepgram" ou "urgence deepgram". Les développeurs doivent l'utiliser pour accéder rapidement aux pages d'état, aux liens de la console et aux protocoles par niveau de gravité lors des incidents Deepgram.
Installation rapide
Claude Code
Recommandénpx skills add HelixDevelopment/HelixAgent -a claude-code/plugin add https://github.com/HelixDevelopment/HelixAgentgit clone https://github.com/HelixDevelopment/HelixAgent.git ~/.claude/skills/deepgram-incident-runbookCopiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence
Dépôt GitHub
Frequently asked questions
What is the deepgram-incident-runbook skill?
deepgram-incident-runbook is a Claude Skill by HelixDevelopment. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform deepgram-incident-runbook-related tasks without extra prompting.
How do I install deepgram-incident-runbook?
Use the install commands on this page: add deepgram-incident-runbook to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does deepgram-incident-runbook belong to?
deepgram-incident-runbook is in the Testing category, tagged ai.
Is deepgram-incident-runbook free to use?
Yes. deepgram-incident-runbook is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Compétences associées
Cette compétence Claude exécute le lm-evaluation-harness pour évaluer les modèles de langage sur plus de 60 tâches académiques standardisées telles que MMLU et GSM8K. Elle est conçue pour permettre aux développeurs de comparer la qualité des modèles, de suivre les progrès de l'entraînement ou de rapporter des résultats académiques. L'outil prend en charge différents backends, incluant les modèles HuggingFace et vLLM.
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