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上下文工程基础知识

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介绍语言模型推理时的上下文组成与约束，帮助工程师梳理指令、工具、检索、历史和输出的组织方式，从而调优代理行为并控制令牌成本。

Deepgram 安全基础

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指导 Deepgram API 集成的安全措施：安全存储密钥、限定权限、定期轮换、加密转录并记录审计。

Exa架构方案变体

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提供 Exa 部署架构选型与实施指导，包括直接搜索、缓存语义层与 RAG 流水线，帮助从基础应用到高并发、AI 增强场景的搜索集成顺利扩展。

Gamma 初体验示例

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提供最小化 Gamma 集成示例，展示 SDK 初始化、创建简洁演示和处理常见错误，便于快速验证环境或学习 Gamma API 基础功能。

LangChain 入门示例

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提供一个最小 LangChain 示例，演示如何定义提示、连接大模型并在 Python 或 TypeScript 中调用，用于验证集成配置并学习最基础的 chain/提示模式。

Lindy 初始示例

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提供最小可用的 Lindy 智能体示例，适合新建集成、验证环境或学习基础 API，用于指导创建入口文件、初始化客户端并运行首个智能体。

Lindy集成参考架构

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提供 Lindy AI 系统的生产级参考架构，涵盖基础集成、事件驱动任务、多代理协作以及高可用容错策略，帮助规划系统设计与部署。

Mistral 多环境配置

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指导如何在开发、预发布、生产环境中按需配置 Mistral AI，包含基础配置、环境覆盖、检测逻辑及密钥管理，保障多环境部署可靠。

生产级机器学习工程手册

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面向生产环境的机器学习工程实践指南，涵盖 PyTorch 2.x、TensorFlow 等框架、模型服务、特征工程、监控治理与 MLOps 基础设施，帮助构建可扩展和稳健的上线系统。

现代MLOps工程指南

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该技能聚焦MLOps工程，涵盖可扩展的ML基础设施、流水线编排、实验跟踪、模型注册及跨AWS、Azure、GCP等云平台的部署自动化，为生产级系统提供规范和校验。

OpenEvidence 上线准备清单

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系统性上线检查表，覆盖法律合规、安全、基础设施、监控、容错与测试等环节，确保 OpenEvidence 临床 AI 集成符合要求并可核准上线。

Speak语言快速入门

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提供一个 Speak 集成示例，演示初始化客户端、创建课程、AI 教练互动与反馈，并说明常见的授权和依赖问题，适合用来验证环境或学习基础模式。

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