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Kling AI API JWT认证指南
klingai-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
426
本指南详细介绍了如何为Kling AI API设置安全的认证机制。它指导用户如何使用访问密钥(AK)和密钥(SK)生成JWT令牌,并提供了Python和Node.js的代码示例。内容涵盖了令牌生成、验证、以及实现自动刷新机制,确保API调用的连续性和安全性。
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LangChain应用生产部署
langchain-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
157
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诊断信息收集包
langfuse-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
212
本工具包用于收集Langfuse的完整诊断证据,特别适用于准备技术支持工单。它能自动获取当前运行环境(Node.js, Python等)、Langfuse SDK版本、API网络连通性以及脱敏日志,帮助用户提供全面、准确的排障信息,加速问题解决。
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Langfuse 基础追踪示例
langfuse-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
275
本示例展示了如何使用 Langfuse SDK 实现基础的追踪功能。它详细演示了追踪(Trace)、跨度(Span)和生成(Generation,即LLM调用)的完整层次结构,提供了TypeScript和Python两种语言的代码实现,适用于初次接入和测试项目。
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Langfuse SDK安装与认证
langfuse-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
353
本技能指导用户如何在项目中安装和配置Langfuse SDK,用于实现大语言模型(LLM)的观测性。内容涵盖了JavaScript/TypeScript和Python两种语言的设置流程,指导用户完成API密钥获取和环境变量配置,从而实现对AI应用调用过程的完整追踪和监控。
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Langfuse SDK升级与迁移指南
langfuse-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
458
本指南提供Langfuse SDK从旧版本到最新版本的详细升级和迁移指南。它涵盖了TypeScript和Python两种语言的最佳实践,指导用户如何平稳过渡到基于OpenTelemetry的标准,确保LLM可观测性流程的兼容性和准确性。
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配置Lindy AI API和Webhooks
lindy-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
336
本指南详细介绍了Lindy AI平台的完整配置流程。它涵盖了从获取和管理API密钥、使用SDK(Python/Node.js)进行编程集成,到设置和验证Webhook认证的全步骤。确保您的外部应用能够安全、可靠地调用AI代理功能。
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Lindy AI 集成模式与最佳实践
lindy-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
395
本技能详细介绍了与Lindy AI平台进行外部集成的多种高级模式。涵盖了通过Webhook接收实时数据、配置HTTP请求调用外部API,以及在工作流中使用Python或JavaScript运行自定义代码。适用于构建复杂、多环节的自动化流程,实现系统间的深度联动。
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代码质量校验与验证流程
lint-and-validate
sickn33/antigravity-awesome-skills
182
这是一个强制性的代码质量保障流程,适用于多生态系统(如Node.js/TypeScript和Python)。该流程通过运行静态分析工具(包括代码检查器、类型检查器和安全扫描器),确保代码的风格、语法和类型匹配性。必须在任何提交或完成任务前运行,才能保证代码质量。
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本地化调试证据收集器
lokalise-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
375
本工具旨在收集全面的诊断证据,用于排查Lokalise集成问题或提交技术支持工单。它会自动抓取系统环境信息、API连接测试结果、项目统计数据、文件上传流程状态以及相关的应用日志,并将所有信息打包成一个时间戳归档文件,方便技术支持人员分析。
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Microsoft 365 企业智能体SDK
m365-agents-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
469
该SDK为使用Python开发企业级AI智能体提供支持,专为Microsoft 365生态系统(如Teams和Copilot Studio)设计。它提供了一套完整的框架,支持aiohttp异步托管、复杂的活动路由、实时流式响应处理以及基于MSAL的身份验证。适用于构建专业、可靠、深度集成于企业微软服务的自动化机器人。
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