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混合搜索实现指南

hybrid-search-implementation
sickn33/antigravity-awesome-skills
380
本技能提供结合向量相似度和关键词搜索的模式，用于构建需要高召回率的检索系统。它特别适用于RAG系统或复杂搜索引擎。当纯语义搜索无法捕获特定术语的精确匹配，需要结合语义理解和精确匹配能力时，应使用此方法。
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Ideogram 图像生成入门指南

ideogram-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
349
本指南提供了使用Ideogram API生成AI图像的完整入门示例。它提供了cURL、TypeScript和Python等多种语言的实战代码，涵盖了从基础调用到高级参数设置（如风格、比例）的全部流程。非常适合开发者进行API集成测试和快速上手。
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Ideogram AI图像生成参考架构

ideogram-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
90
这是一个用于构建大规模AI图像生成系统的参考架构。它指导开发者如何建立完整的资产生成流程，包括使用结构化模板确保品牌风格一致性，调用Ideogram的多API功能，并实现从图像生成到最终CDN部署的完整工作流。适用于构建品牌资产系统和可扩展的AI集成。
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奇灵AI风格迁移与特效指南

klingai-style-transfer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
449
本指南详细介绍了如何为Kling AI视频生成应用复杂的艺术风格和视觉特效。用户可以通过在提示词中加入风格描述（如水彩、动漫、电影感）实现风格迁移，或调用Effects API应用预设视觉效果（如拥抱、亲吻）。此外，还涵盖了使用Kolors API对图片进行预处理，确保生成视频的艺术一致性和专业性。
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Lambda Labs GPU 云指南

lambda-labs-gpu-cloud
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
77
针对 Lambda Labs GPU 云实例的使用手册，包含适用场景、控制台/SSH/API 启动流程、GPU 选型、价格优势，以及带有 Lambda Stack 的持久化存储等实战细节。
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Landbot自动化指南

landbot-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
63
通过 Composio 的 Rube MCP 工具包实现场景化的 Landbot 流程自动化，强调工具发现、连接检查、执行规范、内存与会话管理以及 Schema 合规使用。
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LangChain常见错误排查指南

langchain-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
311
本指南是LangChain开发者的专业故障排除手册，旨在帮助用户快速诊断和修复在使用LangChain时遇到的常见错误和异常。内容涵盖导入错误、API认证失败、结构化输出解析问题、Agent循环等，提供准确的根源分析和可直接使用的修复代码，确保LLM应用的开发流程顺畅。
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LangChain工具调用智能体构建

langchain-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
277
本指南详细介绍了如何使用LangChain构建自主智能体。学习如何定义工具（Tool Definition）、利用`AgentExecutor`进行多步骤决策，实现工具调用、对话记忆管理和流式输出。适用于构建复杂的、需要与外部工具交互的AI工作流。
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LangChain RAG管道构建与实践

langchain-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
315
本教程详细指导如何使用LangChain构建完整的检索增强生成（RAG）管道。它覆盖了从数据加载（支持PDF、CSV、TXT等）到文本分块、生成嵌入向量，再到将向量存储在各种向量数据库（如FAISS, Pinecone）中的全流程。最终实现一个具备准确上下文理解和问答能力的智能检索系统。
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LangChain可观测性监控系统

langchain-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套完整的LangChain生产级可观测性解决方案。它整合了LangSmith零代码追踪、自定义回调函数进行指标捕获（如延迟、Token使用量、错误率），以及Prometheus导出器实现告警。帮助开发者实时监控整个LLM应用管线，确保系统性能和稳定性。
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Langfuse LLM 调用可观测性

langfuse-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
448
本工作流展示了如何使用 Langfuse 为大型语言模型（LLM）调用、链式调用和复杂 Agent 实现端到端的完整追踪。它覆盖了包括 OpenAI 包装器、RAG 流程的手动 Span 追踪、流式响应监控以及多模型（如 OpenAI, Anthropic）的集成。适用于需要深入了解 AI 系统性能、调试复杂流程和监控生产环境 LLM 使用情况的场景。
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Langfuse LLM评估与基准测试

langfuse-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供一套完整的LLM评估工作流，使用Langfuse平台实现系统质量管理。涵盖了利用评分机制、收集用户反馈、管理版本化的Prompt、创建测试数据集、运行自动化实验（包括LLM-as-a-Judge）等多个环节，旨在帮助开发者进行全面的模型性能基准测试和质量保障。
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