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Kubernetes 运营指南

kubernetes-operations
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
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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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Kubernetes 专家实践指南

kubernetes-specialist
Jeffallan/claude-skills
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为 Kubernetes 运维提供部署清单、网络、安全、存储、GitOps 和多集群管理的实践指导，强调资源配额、探针与最小权限等最佳实践。
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Lambda 层创建助手

lambda-layer-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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为 AWS Lambda 层设置提供自动化指导，按照行业最佳实践生成可投入生产的代码与部署配置，并覆盖计算、存储、网络等场景的验证与建议。
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LangChain 大模型应用框架

langchain
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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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 CI/CD集成与测试框架

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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调试证据收集器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于收集LangChain应用的全面诊断信息。它能够获取完整的环境快照、依赖库版本、详细的执行流程跟踪（包括LLM调用和工具使用，如LangSmith traces），以及完整的错误堆栈。适用于故障排查和准备提交高质量的Bug报告。
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LangChain应用生产部署

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一套完整的LangChain应用生产级部署方案。它支持将LangChain链和Agent封装为RESTful API，兼容Python (LangServe/FastAPI) 和 Node.js (Express) 两种主流技术栈。内容涵盖了Docker容器化、云平台部署（如Cloud Run、AWS Lambda）、健康检查和性能优化，确保LLM应用具备企业级的稳定性和可扩展性。
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LangChain本地开发与测试流程

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一个完整的LangChain本地开发环境配置流程。它覆盖了项目结构搭建、依赖管理，并引入了分层测试策略：使用Mock LLM进行快速的单元测试，以及使用真实API进行可靠的集成测试。适用于构建可靠、可快速迭代的LangChain应用。
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LangChain多环境配置与部署

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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安全最佳实践指南

langchain-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南全面介绍了使用LangChain构建生产环境LLM应用的安全最佳实践。内容涵盖了密钥安全管理、防御提示注入攻击、实现沙箱化的工具执行、对LLM输出进行敏感数据验证，以及完善的审计日志记录，确保应用部署的安全性。
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部署Langfuse进行LLM可观测性

langfuse-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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本地开发与调试工作流

langfuse-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套完整的Langfuse本地开发工作流，专为LLM应用开发设计。它支持热重载、实时追踪和调试功能，使用户能够在本地环境中快速迭代、观察和优化所有的模型调用及流程，并可选地部署本地私有实例，确保开发体验流畅高效。
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