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LangChain生产级架构蓝图

langchain-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
162
本文件提供了一套生产级、可扩展的LangChain应用架构蓝图，用于构建企业级LLM系统。它详细指导了分层设计、提供商抽象（支持轻松更换不同LLM）、链注册机制（动态管理业务流程）、RAG流程和多智能体编排。适用于构建高可靠、模块化、可维护的AI应用。
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高级工作流自动化与智能体委托

lindy-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
本指南教授如何构建复杂的、事件驱动和定时调度的自动化工作流。涵盖了各种触发器（邮件、聊天、Webhook等）的配置、条件筛选逻辑的设置，以及如何实现多步骤流程管理，并重点介绍了如何编排多个专业AI智能体（Agent）协同工作，实现高级的自动化委托能力。
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生产级机器学习管道与MLOps

ml-pipeline
Jeffallan/claude-skills
207
掌握从数据摄取到模型部署的完整机器学习生命周期。该技能涵盖使用Kubeflow、Airflow等编排工具构建健壮的生产级MLOps管道。核心能力包括使用Feast实现特征存储、严格的数据验证、实验跟踪（如MLflow）、模型注册和自动化部署，确保模型训练流程的端到端自动化和可复现性。
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MLOps流程自动化与基础设施

mlops-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
89
本技能旨在构建完整的MLOps（机器学习运维）流程，覆盖从实验跟踪、模型管理到生产部署的全生命周期。掌握利用Kubeflow、Airflow等工具进行复杂管道编排，并深入了解主流云平台（AWS、Azure、GCP）的ML服务栈。内容涵盖模型注册、版本控制、基础设施即代码（IaC）和Kubernetes部署，帮助工程师将实验模型可靠地部署到生产环境。
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单体仓库架构与构建系统专家

monorepo-architect
sickn33/antigravity-awesome-skills
253
本技能旨在指导用户建立和优化大型单体仓库（Monorepo）架构。它专注于构建系统、依赖管理和CI/CD流水线的优化，掌握Nx、Turborepo、Bazel等高级工具，帮助开发者解决多项目协作中的依赖复杂性、提升构建速度，并实现高效的代码共享和任务编排。
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Notion自动化指南

notion-automation
davepoon/buildwithclaude
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通过 Composio Rube MCP 说明如何自动化 Notion，涵盖连接设置、页面/数据库/内容/架构及用户评论等核心流程、参数和常见陷阱，便于稳定编排各类操作。
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OpenRouter LLM动态路由规则引擎

openrouter-routing-rules
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
89
本技能提供了一个复杂的配置驱动规则引擎，用于管理OpenRouter的API调用。它通过评估用户层级、剩余预算、任务类型、是否需要工具调用、延迟要求等多个维度，动态选择最合适的语言模型。这对于构建生产级、具备成本控制和性能优化能力的LLM编排系统至关重要。
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部署流水线编排

orchestrating-deployment-pipelines
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
324
根据用户需求生成生产级部署配置和自动化代码，帮助构建 CI/CD 流水线、自动部署和多环境发布，提升交付效率与可靠性。
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测试编排与并行执行

orchestrating-test-execution
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
89
用于协调复杂的端到端、集成和单元测试的并行执行流程，支持跨多个框架（如Jest, Playwright, pytest）及CI/CD环境。该技能管理测试拆分、资源分配、分层执行策略和结果聚合，能将分散的测试结果整合为统一报告。特别适用于大型、多组件项目的质量保障，能优化测试生命周期，包括为不稳定的测试实现重试机制。
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测试工作流编排

orchestrating-test-workflows
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
313
通过 test-orchestrator 插件让 Claude 定义测试依赖、并行执行与智能选取，只运行受影响的测试套件，适用于 CI/CD 或单次测试优化。
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多智能体代码编排

parallel-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
458
用于协调多个专业化的AI智能体，以处理复杂的、多领域的开发任务。适用于需要全面代码审查、安全审计、或完整功能实现（如前后端、测试）等场景，确保从多个视角进行系统性分析和优化，生成综合性报告。
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多智能体代码审查编排工具

performance-testing-review-multi-agent-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具是一个复杂的AI代码审查系统，能够协调多个专业化的智能体（如安全、架构、性能等）。它超越了传统单一视角的审查限制，通过管理上下文、执行混合工作流、解决冲突和综合分析，为代码提供全面、深度的多视角评估和可执行的质量报告。
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