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苹果HIG输入设计指南
hig-inputs
sickn33/antigravity-awesome-skills
64
本指南提供了苹果HIG(Human Interface Guidelines)的最佳实践,用于设计支持多种输入方式的用户界面。它涵盖了从标准手势、Apple Pencil交互,到键盘快捷键、数字表冠、眼动追踪和运动传感器等各种专业输入,确保应用在所有Apple平台上具备一致性和优秀的用户体验。
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Ideogram图像资产管理系统
ideogram-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
258
该技能用于管理和持久化由Ideogram API生成的图像资产。它解决了图像URL易过期的关键问题,构建了一个完整的生命周期管理流程。功能包括详细的元数据追踪(如Prompt、随机种子、模型、风格),支持立即下载和持久化存储到本地或S3等云存储。支持生成历史记录和使用存储的随机种子实现图像复现。
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Ideogram API可观测性与监控
ideogram-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
85
本技能指导如何为Ideogram AI图片生成API实现全面的可观测性监控。您将学习如何使用TypeScript对API调用进行仪器化,从而追踪关键指标,包括生成延迟、API成本估算、错误率和内容安全拒绝率。掌握这些知识,可以确保构建出稳定、可靠的AI图像生成系统。
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SRE事件响应与管理
incident-responder
sickn33/antigravity-awesome-skills
376
本技能提供了一套专业的SRE级事件响应框架。它指导用户从初步的严重性评估、建立指挥系统,到利用可观测性工具(如分布式追踪、指标、日志)进行调查,直至完成系统恢复和撰写无过错的根本原因分析报告(Post-Mortem)。适用于处理复杂、大规模的系统故障和突发事件。
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AI驱动的智能故障排除流程
incident-response-smart-fix
sickn33/antigravity-awesome-skills
397
本技能提供了一个基于多智能体编排的复杂生产环境故障排除流程。它将AI代码助手、可观测性平台和自动化工具(如分布式追踪、Git bisect)结合,形成“分析-调查-修复-验证”的完整闭环。旨在指导用户解决跨系统的复杂Bug,显著降低平均恢复时间(MTTR),提升系统整体的韧性和稳定性。
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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 API成本优化指南
langchain-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套完整的LangChain LLM API成本优化策略。通过实现令牌使用追踪、根据任务复杂度分级路由模型、利用缓存机制消除重复调用、进行提示词压缩,以及强制执行预算限制,帮助开发者在保证应用质量的同时,显著降低运行成本。
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Langfuse常见错误诊断与修复
langfuse-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
305
本指南是Langfuse集成错误的诊断参考手册,收录了10个最常见的集成错误。它详细列出了错误代码、根本原因和测试解决方案,帮助开发者快速定位和修复LLM应用在追踪、认证、连接等方面遇到的各种问题。
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部署Langfuse进行LLM可观测性
langfuse-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
288
本指南提供了一份全面的教程,指导开发者如何将Langfuse LLM可观测性集成到主流的云和无服务器环境中。内容覆盖了Vercel、AWS Lambda、Google Cloud Run和Docker等平台的最佳实践,确保了对整个AI工作流的完整追踪和性能监控。
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Langfuse 基础追踪示例
langfuse-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本示例展示了如何使用 Langfuse SDK 实现基础的追踪功能。它详细演示了追踪(Trace)、跨度(Span)和生成(Generation,即LLM调用)的完整层次结构,提供了TypeScript和Python两种语言的代码实现,适用于初次接入和测试项目。
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Langfuse事件排障手册
langfuse-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一份完整的Langfuse故障排查和应急响应手册。它提供了从初始故障分级、系统状态检查到解决常见问题(如追踪丢失、速率限制或服务中断)的详细步骤,确保用户能够快速恢复LLM应用的观测性监控。
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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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