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Azure Functions开发模式

azure-functions
sickn33/antigravity-awesome-skills
405
本技能提供Azure Functions的专家级开发模式指南，涵盖.NET, Python, Node.js等多语言支持。内容包括孤立工作模型、持久化函数编排（Durable Functions）、冷启动优化和各种触发器（HTTP, 定时器, Blob），帮助开发者构建高可靠、可扩展的云后端服务。
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Azure Functions开发模式

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sickn33/antigravity-awesome-skills
405
本技能提供Azure Functions的专家级开发模式指南，涵盖.NET, Python, Node.js等多语言支持。内容包括孤立工作模型、持久化函数编排（Durable Functions）、冷启动优化和各种触发器（HTTP, 定时器, Blob），帮助开发者构建高可靠、可扩展的云后端服务。
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Deepgram语音转录快速上手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
84
本示例提供了一个关于Deepgram语音转文本的最小化工作示例。它展示了如何使用TypeScript和Python两种语言，从URL或本地文件对音频进行转录。用户可以学习基本API模式，包括使用高级功能如说话人识别（Diarization）和选择最佳模型（如nova-3），非常适合初次集成和测试Deepgram服务。
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设备端大型语言模型集成指南

foundation-models-on-device
affaan-m/everything-claude-code
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本指南详细介绍了如何在设备端集成大型语言模型（LLM）。它涵盖了文本生成、使用@Generable进行结构化数据提取、实现自定义工具调用以及流式响应等高级模式。核心优势在于保证用户隐私和离线可用性，所有计算都在本地完成。
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Groq LLM模型迁移深度指南

groq-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
490
本指南详细介绍了如何将大型语言模型（LLM）集成从OpenAI、Anthropic等主流提供商平滑迁移到Groq。内容涵盖了SDK替换、模型ID映射、构建抽象层，以及使用功能开关实现零停机时间流量切换的完整技术流程，帮助开发者在保证服务连续性的同时，充分利用Groq的卓越推理速度。
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LangChain CI/CD集成与测试框架

langchain-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
209
这是一个为LangChain应用设计的完整CI/CD流水线。它通过GitHub Actions自动化质量保障，集成了快速的模拟单元测试和使用真实大型语言模型（LLM）的集成测试。核心功能包括端到端的RAG流程验证和LangSmith追踪，确保应用的高可靠性。
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LangChain LCEL快速入门指南

langchain-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
185
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生产事故处理手册

langchain-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
185
本手册提供了LangChain及大型语言模型（LLM）生产环境的标准化操作流程（SOP）。它详细指导运维工程师如何处理常见的突发故障，包括服务商中断、错误率飙升、延迟增加和成本超支等问题，并提供了相应的检测、诊断和缓解措施，是维护LLM应用的关键运维工具。
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LLM可观测数据合规管理

langfuse-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
432
本技能用于管理大型语言模型（LLM）可观测性平台（如Langfuse）的完整数据生命周期。核心功能包括导出详细的调用轨迹和评分数据、配置数据保留策略、执行GDPR等合规操作，以及对个人身份信息（PII）进行脱敏处理。适用于需要确保AI应用数据安全和合规性的场景。
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Langfuse SDK安装与认证

langfuse-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
353
本技能指导用户如何在项目中安装和配置Langfuse SDK，用于实现大语言模型（LLM）的观测性。内容涵盖了JavaScript/TypeScript和Python两种语言的设置流程，指导用户完成API密钥获取和环境变量配置，从而实现对AI应用调用过程的完整追踪和监控。
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MCP服务器开发指南

mcp-builder-ms
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南详细介绍了构建模型上下文协议（MCP）服务器的流程，用于使大型语言模型（LLM）能够与外部API和服务进行交互，从而完成复杂的真实世界任务。内容涵盖了架构规划、选择合适的开发语言（如Python、TypeScript）以及选择传输机制，确保在Azure、Foundry等企业级生态系统中的可靠集成。
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Ollama本地LLM部署配置

ollama-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能用于配置和部署本地的大型语言模型（LLM）环境，使用 Ollama。它会自动检测您的操作系统和硬件资源，选择合适的模型，并完成在 macOS、Linux 或 Docker 上的安装。这使得用户能够实现离线、免费的AI推理，无需依赖外部API服务，适用于构建生产环境的AI应用。
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