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异步视频工作流编排器

klingai-async-workflows
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
467
本技能提供了一套完整的异步视频生成工作流解决方案。它使用Redis队列、状态机和事件驱动模式，帮助开发者构建稳定、可扩展的多步骤AI视频生成管道。该模式完美处理了长时间运行和复杂的任务流程（如生成、延展、下载），确保了可靠的后台任务处理。
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Kling AI批量视频生成处理

klingai-batch-processing
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
415
本技能提供完整的Python解决方案，用于通过Kling AI API高效处理大量文本到视频的生成请求。它支持受控的并行处理、限速控制和进度跟踪，适用于构建需要批量生成多个视频内容的自动化内容流水线，支持同步、异步和回调等多种模式。
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Kling AI API常见陷阱指南

klingai-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
134
本文档汇总了使用Kling AI API时开发者常见的错误、陷阱和反模式。它详细介绍了从API调用参数类型、JWT管理、任务轮询到视频资源持久化等十个关键的实践最佳指南，帮助开发者避免运行时错误，确保视频生成流程的稳定性和可靠性。
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API速率限制处理工具

klingai-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
318
本技能提供一套完整的API速率限制管理方案，专注于处理高并发和高吞吐量的任务流。它集成了指数退避（Exponential Backoff）、异步任务限制器和请求队列模式，用于检测和优雅地处理`429 Too Many Requests`错误，从而确保在遇到速率限制时，自动化工作流依然能稳定、可靠地继续执行。
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Ko Fi 自动化指南

ko-fi-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
170
通过 Rube MCP 的 Composio Ko Fi 工具集，指导你完成工具发现、连接确认、多工具执行和模式一致性，确保 Ko Fi 业务可靠自动化。
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高级Kotlin多平台开发专家

kotlin-specialist
Jeffallan/claude-skills
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专注于高级Kotlin开发，掌握协程、Flow、多平台（KMP）架构和现代设计模式。擅长构建跨平台的复杂应用，包括使用Jetpack Compose进行UI开发、利用Ktor搭建后端服务，并确保代码具备类型安全和可维护性。
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L2s 自动化工具

l2s-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
174
通过 Rube MCP 调用 Composio 的 L2s 工具包，先搜索当前工具模式，再管理连接并执行合规参数，保证 L2s 操作流程自动化且稳健。
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LangChain LCEL工作流编排

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南专注于使用LangChain Expression Language (LCEL) 构建复杂的、生产级别的LLM工作流。它涵盖了顺序执行、并行执行和条件分支等高级链式调用模式，并支持结构化输出解析（JSON/Zod）。适用于构建多步骤、高可靠性的AI应用管道。
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LangChain LCEL快速入门指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了LangChain表达式语言（LCEL）的极简工作示例。它演示了如何使用管道语法（如.pipe()或|）将提示词、大型语言模型（LLM）和输出解析器等不同组件进行链式组合。适用于初学者和需要快速掌握AI应用核心工作流模式的开发者。
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LangChain生产级模式指南

langchain-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
443
本指南汇集了LangChain应用的生产级最佳实践。涵盖了结构化输出、提供商故障转移、异步批量处理、流式传输、缓存和重试逻辑等关键模式，帮助开发者构建更稳定、更高效、更健壮的LLM应用。
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Langfuse数据迁移深度指南

langfuse-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个深入的指南，用于执行复杂的 Langfuse 迁移工作，包括数据导出和导入的详细步骤。它涵盖了 traces、scores、prompts 和 datasets 等关键数据的处理。适用于跨平台切换、实例迁移或从 LangSmith 等系统迁移到 Langfuse 的场景，支持零停机时间双写模式。
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Langfuse LLM可观测性架构最佳实践

langfuse-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了Langfuse生产级的架构模式，用于构建完整的LLM可观测性基础设施。内容涵盖了单例SDK初始化、跨异步边界的上下文传播、Express中间件自动追踪，以及利用OpenTelemetry实现微服务间的跨服务追踪等最佳实践，适用于构建企业级、高可扩展性的应用监控系统。
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