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LangChain API限流与重试策略

langchain-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
451
本指南详细介绍了使用LangChain处理API限速（429错误）的多种高级策略，确保您的LLM应用在生产环境中具备高稳定性和高吞吐量。涵盖内置的指数级退避重试机制、控制并发请求量、实现提供商故障转移（Fallback）以及自定义令牌桶限流器，是构建可靠AI应用的必备技能。
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LangChain生产级架构蓝图

langchain-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本文件提供了一套生产级、可扩展的LangChain应用架构蓝图，用于构建企业级LLM系统。它详细指导了分层设计、提供商抽象（支持轻松更换不同LLM）、链注册机制（动态管理业务流程）、RAG流程和多智能体编排。适用于构建高可靠、模块化、可维护的AI应用。
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LangChain生产级模式指南

langchain-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南汇集了LangChain应用的生产级最佳实践。涵盖了结构化输出、提供商故障转移、异步批量处理、流式传输、缓存和重试逻辑等关键模式，帮助开发者构建更稳定、更高效、更健壮的LLM应用。
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LangChain安全最佳实践指南

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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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LangChain版本升级与迁移指南

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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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LangChain内容块：多模态消息处理

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本技能深入讲解了LangChain 1.0中各种内容块（文本、图像、工具使用、思考、文档引用）的标准处理方法。它解决了不同LLM提供商（如Claude, GPT-4o, Gemini）在处理多模态输入、工具调用迭代和特殊内容块时的格式差异，确保代码的兼容性和稳定性。
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LangChain核心工作流构建与调试

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本技能详细介绍了使用LangChain 1.0核心组件构建复杂、健壮的LLM工作流。涵盖了`RunnableParallel`（并行任务）、`RunnableBranch`（条件路由）和`RunnablePassthrough`（状态传递）等核心概念。特别强调了如何通过调试探针和类型注解来解决多步骤链中常见的输入输出形状错误（如KeyError），适用于复杂的RAG、分类或信息提取流程。
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LangGraph ReAct智能体构建指南

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本技能指南详细介绍了如何使用LangGraph 1.0的`create_react_agent`构建健壮的ReAct智能体。它着重解决传统代理模型常见的循环（Loop-to-cap）和工具调用错误静默忽略等问题。学习如何定义带类型签名的工具、设置递归限制和使用状态检查点，确保错误能正确传播，从而构建可靠、可控的多步骤工作流。
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LangGraph状态图基础与最佳实践

langchain-langgraph-basics
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本技能详细指导用户使用Python构建健壮的LangGraph 1.0状态图。内容涵盖使用带有Reducer的TypedDict定义状态、编写节点函数、以及防御性地设置条件边。特别解决了图表常见的陷阱，如状态更新错误、图表静默终止、递归限制计算误区和检查点状态演进问题，确保了复杂的LLM工作流逻辑的可靠运行。
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LangGraph 状态持久化与检查点管理

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本技能深入讲解了LangGraph代理的健壮状态管理方法。它解决了常见的检查点陷阱（如缺少线程ID、状态非JSON可序列化等），提供了使用MemorySaver或PostgresSaver实现可靠状态持久化的最佳实践。内容涵盖了线程约束、Schema迁移和时间旅行调试，确保应用具备生产级的稳定性。
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LangChain中间件高级模式

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本技能提供了LangChain和LangGraph的标准化中间件模式，用于构建健壮的LLM应用。它解决生产环境中的关键问题，如跨租户PII泄露、令牌预算超支、提示注入防御（Guardrails）和缓存污染，确保AI应用的安全性、可靠性和成本控制。
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LangChain模型推理实战指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指南深入介绍了使用LangChain进行生产级、高可靠性的LLM推理。它解决了跨多模型提供商（如Anthropic, OpenAI, Gemini）集成时常见的关键陷阱，包括内容块（content block）的复杂处理、流式传输的精确Token计数、以及结构化输出的稳定性。旨在提供一套版本安全、可扩展的LLM调用方案。
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