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LangChain LCEL工作流编排

langchain-core-workflow-a

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南专注于使用LangChain Expression Language (LCEL) 构建复杂的、生产级别的LLM工作流。它涵盖了顺序执行、并行执行和条件分支等高级链式调用模式，并支持结构化输出解析（JSON/Zod）。适用于构建多步骤、高可靠性的AI应用管道。

LangChain LCEL快速入门指南

langchain-hello-world

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

LangChain版本升级与迁移指南

langchain-upgrade-migration

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

科学论文标准方法学报告

molcell-star-methods

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南用于构建强制性的STAR方法学报告，确保科学手稿具备最高的透明度和可重复性。它要求系统性地包含关键资源表（KRT）、资源可用性、实验模型细节、详细实验方法和统计分析（QSA）。适用于需要撰写复杂生物或化学研究报告并投稿高影响力期刊的研究人员。

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