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Kafka 生产者消费者
kafka-producer-consumer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
240
提供 Kafka 生产者与消费者的后台开发指导,涵盖 Node.js、Python、Go、数据库、缓存、消息和微服务等场景中的最佳实践、示例代码与配置建议。
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昆仑AI视频生成任务监控
klingai-job-monitoring
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
211
该技能提供完整的昆仑AI异步视频生成任务监控和跟踪功能。它支持对单任务进行轮询,管理大量批次任务,并能够检测处理中的任务是否超时或失败。适用于构建工作流仪表板、实现可靠的批量任务处理,或诊断复杂的媒体生成流程。
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团队化AI访问与配额管理
klingai-team-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
220
本技能提供全面的AI API团队访问管理方案,用于确保企业级AI应用的安全性和可控性。它支持基于角色的权限控制(管理员、编辑者、查看者),实现按成员和团队总体的用量配额限制,并支持为开发、预发布和生产环境设置独立API密钥,适用于大型企业AI系统部署。
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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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Kubernetes 部署创建器
kubernetes-deployment-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
394
自动激活的 DevOps 技能,提供 Kubernetes 部署创建指导、业界最佳实践、生产级 IaC 配置及验证,覆盖 Terraform、Helm、监控等高级场景。
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Kubernetes 运营指南
kubernetes-operations
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
50
汇总了 Kubernetes 部署、Helm、水平扩缩、故障排查等最佳实践,帮助平台团队统一资源限制、探针、拓扑调度和事件定位,确保 API 服务高可用、可观测。
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LangChain 大模型应用框架
langchain
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
371
LangChain 提供围绕模型、链路、工具调用、记忆和向量存储的统一框架,适合快速搭建智能问答、聊天机器人、RAG 流水线及自动化代理的原型和生产级应用。
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LangChain多环境配置与部署
langchain-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
307
本指南详细介绍了LangChain应用在开发、预发布和生产环境的最佳实践配置方案。通过管理独立的API密钥、模型设置和LangSmith项目,确保了严格的环境隔离。流程涵盖了使用Zod进行配置校验、以及利用GitHub Actions或云服务商密钥管理,保证了应用的安全性和部署可靠性。
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LangChain版本升级与迁移指南
langchain-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
227
本指南提供了一份全面的LangChain版本升级路径图,指导开发者如何安全地从旧版本迁移到新版本。内容涵盖了关键的破坏性变更,包括导入路径变更、将旧版链式调用(LLMChain)转换为LCEL管道语法、更新Agent API以及内存存储的最佳实践,确保项目平稳过渡和功能现代化。
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Langfuse多环境配置指南
langfuse-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
107
本指南详细介绍了如何在多环境(开发、预发布、生产)中安全配置Langfuse。它涵盖了从环境密钥管理、使用秘密管理器到CI/CD流程中的最佳实践,确保不同环境数据隔离,防止敏感信息泄露,从而实现稳定的全流程可观测性追踪。
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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
133
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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Lindy AI集成部署指南
lindy-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
459
这是一份关于部署与Lindy AI代理集成的应用层指南。它详细介绍了如何设置Webhook接收器、管理回调处理器以及确保应用在Docker、Vercel等多种平台上的生产环境就绪。内容涵盖了部署前置要求、分步部署流程、后部署验证脚本和回滚计划,适用于需要构建和维护复杂AI后端服务的场景。
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