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Azure AI容器化智能体部署

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本指南详细介绍了如何使用Azure AI Projects SDK来定义和部署基于容器的托管智能体。它涵盖了部署前的所有关键步骤，包括设置容器镜像、指定资源限制（CPU/内存），以及集成代码解释器等多种工具，帮助用户在Azure AI Foundry中构建和部署复杂的AI应用。

Azure AI项目开发套件（.NET）

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这是一个用于.NET环境的高级SDK，用于管理Azure AI Foundry项目中的核心组件。开发者可以使用它来构建复杂的AI应用，包括创建和管理智能体（Agents）、连接数据源、处理数据集、部署模型，以及设置知识检索索引。适用于将高级AI能力集成到企业级应用中。

Azure AI 项目 SDK

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面向 TypeScript 的 Azure AI Foundry 项目 SDK，支持创建智能体、管理连接、部署模型、上传数据集并运行评估，同时可直接获取 OpenAI 客户端用以生成响应和对话。

Azure AI 项目 SDK

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面向 TypeScript 的 Azure AI Foundry 项目 SDK，支持创建智能体、管理连接、部署模型、上传数据集并运行评估，同时可直接获取 OpenAI 客户端用以生成响应和对话。

错误追踪与可观测性指南

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本技能旨在成为错误追踪和可观测性专家，指导用户构建全面的错误监控体系。内容涵盖错误跟踪系统搭建、智能告警配置、结构化日志实现、性能监控和仪表盘设置等，帮助团队实时发现、分析并快速解决复杂的生产环境问题。

Lindy SDK 模式集

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围绕 Lindy AI SDK 的客户端单例、Agent 工厂、重试策略与流式响应等模式，帮助开发者优化接口使用并构建稳健的智能体功能。

多智能体结构化设计评审

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通过一个主设计师加多位分工明确的评审者（怀疑者、约束守护者、用户代言人、仲裁者）依次校验假设、发现风险、锁定决策，确保设计在落地前经过结构化审查。

多智能体代码编排

parallel-agents

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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。

多智能体代码审查编排工具

performance-testing-review-multi-agent-review

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

克劳德代码插件架构指南

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本指南详细介绍了Claude Code插件的标准目录结构和最佳实践。它涵盖了插件清单（plugin.json）的配置、命令、智能体、技能和钩子（hooks）等核心组件的组织方式。适用于需要构建、理解插件整体架构或配置插件组件的用户。

Vertex智能体部署验证

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

对 Vertex AI Agent Engine 部署进行安全、监控、性能、合规与可靠性五大类加权检测，提供通过状态、证据与按影响排序的修复建议，便于上线前或事故后确认生产就绪度。

Windsurf 代码补全优化

windsurf-code-completion

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

配置并优化 Windsurf Supercomplete AI 代码补全，调整触发条件、语言设置、片段与性能，使每个项目享有更智能的建议体验。

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