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Azure AI 语音实时交互开发套件

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该SDK专为.NET开发者设计，用于构建实时的双向语音AI应用。它支持通过WebSocket进行通信，能够处理音频和文本流事件，并支持如函数调用等高级功能，是开发复杂虚拟助手和实时语音交互系统的理想工具。

LangChain事件处理与流式集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能用于实现LangChain的高级事件驱动模式。提供自定义回调处理器，可监听链式调用过程中的关键生命周期事件（如工具调用、LLM Token流式生成）。同时支持通过SSE和WebSocket进行实时数据流传输，并通过Webhook实现所有运行事件的聚合和可观测性追踪。

AI智能体事件响应手册

lindy-incident-runbook

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本手册提供了一套完整的AI智能体事件响应流程，用于处理Lindy AI平台遇到的各种故障和停机情况。内容涵盖了平台整体故障（SEV1）、单个智能体失败、集成认证失效、信用点耗尽以及Webhook端点失败等关键场景。旨在提供结构化的诊断步骤和故障恢复策略，确保业务的连续性。

Retell AI语音代理事故手册

retellai-incident-runbook

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供了使用Retell AI构建事件处理流程（Runbook）的实现模式和代码示例。它专用于自动化复杂的语音代理工作流，适用于电话呼叫、突发事件通知和呼叫中心等场景的自动化处理。

安全事件分级手册

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

引导SOC分析员按流程处理安全告警：接收确认、丰富情报、判定类别、打分评级、启动响应手册并调度团队，保证快速且可复用的事件响应。

Anthropic流式与批量处理工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南教授如何构建基于Anthropic API的高级工作流。它涵盖了两种核心模式：一是用于交互式UI的实时流式传输（SSE事件），二是消息批量API（Message Batches），可实现异步、成本更低的超大规模数据批处理。提供了Python和TypeScript的代码示例。

Anthropic事件流与异步处理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能涵盖了使用Anthropic Claude API实现事件驱动架构的关键模式。它详细介绍了两种高级处理方式：用于实时流式传输的SSE事件，以及用于批量、异步处理的大规模消息批次API。适用于构建实时聊天界面或需要处理大量数据的后台任务。

Cohere流式事件与RAG连接器处理

cohere-webhooks-events

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南演示了如何使用Cohere的`chatStream`方法实现鲁棒的实时流式UI。内容涵盖了内容增量、RAG引用信息、工具调用等多种事件类型的处理。同时提供了基于SSE的后端API示例，适用于将复杂的AI功能实时展示给前端用户。

ElevenLabs Webhook事件处理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了处理ElevenLabs异步Webhooks的完整方案。它详细演示了如何接收和验证来自ElevenLabs的POST通知（包括转录完成、通话音频和失败事件），重点实现HMAC-SHA256签名验证，确保数据传输的安全性。适用于将ElevenLabs集成到对话式AI流程中，实现可靠的后台数据处理和事件管理。

LangGraph生产级流式传输指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南解决了LangGraph流式传输中的三大工程痛点：状态冗余、代理缓冲和事件噪声。它提供了一个生产级的FastAPI实现方案，指导用户如何正确选择`stream_mode`，并内置了防缓冲机制和服务器端事件过滤。确保无论部署在何种代理环境，都能稳定可靠地实现实时Token流和节点状态展示，适用于构建高性能的聊天UI。

Together AI Webhook事件处理器

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本工具用于处理来自Together AI的异步Webhook事件。它允许开发者构建健壮的、事件驱动的机器学习（ML）工作流。通过订阅这些Webhook（例如微调完成、批处理结果、模型弃用），可以避免频繁轮询API状态，从而实现高效的自动化ML部署和监控。

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