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Juicebox多环境配置指南
juicebox-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
59
本指南详细介绍了Juicebox AI平台的跨环境(开发、预发布、生产)设置与管理。环境隔离机制确保了工作空间的安全性和数据访问的严格控制。它通过区分样本数据集(开发)、限制导出功能的完整数据集(预发布)和全功能的生产环境,确保了数据完整性。遵循此流程可安全地将分析从开发阶段部署到生产环境。
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Juicebox生产环境就绪度检查清单
juicebox-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
425
本清单是用于指导Juicebox AI人才搜索和分析平台在生产环境中的操作验证流程。它确保了系统具备高可靠性、数据安全性和业务连续性,涵盖了API密钥管理、限流机制、错误处理(如熔断器、指数退避)、数据加密(GDPR/CCPA合规)和全面的监控设置。该流程对于防止服务故障和维护搜索数据的准确性至关重要。
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Juicebox API速率限制管理
juicebox-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
443
本指南提供了全面的Juicebox API速率限制处理策略和TypeScript实现。内容包括基于令牌桶算法的速率限制器、处理429错误和瞬时网络故障的重试策略,以及用于高效批量数据分析的工具函数。适用于构建需要高吞吐量、稳定稳定与Juicebox API交互的应用场景。
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Juicebox Webhook事件处理
juicebox-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
193
用于接收和处理来自Juicebox平台的实时Webhooks和事件通知。开发者可以构建自动化数据管道,实时响应分析完成、数据集更新、导出就绪等关键事件。该技能提供了签名验证和事件分发机制,确保数据流程的可靠性和即时性。
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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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飞链AI视频云存储集成
klingai-storage-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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由于Kling AI生成的视频URL是临时的,本技能提供了一个完整的云存储解决方案。它支持将视频资产下载并持久化存储到主流云盘(包括AWS S3、GCS和Azure)。本技能覆盖了从视频下载、多平台上传到元数据记录的全流程工作流,确保视频资源的可持续访问和管理。
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团队化AI访问与配额管理
klingai-team-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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Kubernetes Ingress 配置指南
kubernetes-ingress-config
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在高级 DevOps 场景下提供 Kubernetes Ingress 配置自动化指导,涵盖规范、生产部署模板与基础设施即代码的验证流程。
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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本地开发与测试流程
langchain-local-dev-loop
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
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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