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Databricks ML模型全生命周期管理

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本流程展示了在Databricks上完整的MLOps生命周期。它指导用户如何使用Feature Store进行特征工程，通过MLflow进行实验跟踪和模型训练，在Model Registry中管理模型版本，最终部署为可实时推理的API服务。适用于构建可生产化、高可靠性的机器学习系统。

Deepgram实时流式语音转录

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本指南展示了如何使用Deepgram的WebSocket API实现稳定、低延迟的实时流式语音转录。内容涵盖了麦克风输入采集、说话人指纹识别（diarization）、语句结束检测以及自动重连机制。适用于构建专业的语音助手、直播字幕系统或实时语音AI应用。

Groq工作流：聊天、工具与结构化输出

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本教程展示了如何利用 Groq API 实现高级大模型工作流。涵盖了基础聊天补全、通过工具调用（Function Calling）集成外部功能，以及使用JSON模式确保结构化输出。适用于构建高性能、实时响应的AI应用。

Groq应用参考架构设计

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本指南提供了一套基于Groq LPU推理API的生产级参考架构蓝图。它系统地展示了如何根据延迟、质量或成本需求实现模型路由、流式数据管道，并构建了多提供商故障转移机制（如Groq到OpenAI备份）。适用于设计和优化复杂的、高弹性的AI应用系统。

Langfuse CI/CD：LLM质量测试集成

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本指南展示如何将Langfuse集成到CI/CD流水线（例如GitHub Actions）中，用于自动化大型语言模型（LLM）的质量测试。用户可以实现提示词回归测试、调用链验证和实验驱动的质量门禁，确保AI应用的稳定性和性能。

Langfuse LLM 调用可观测性

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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。

Langfuse LLM成本监控与优化

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本指南展示如何利用Langfuse强大的分析功能，实现大型语言模型（LLM）的成本监控、分析与优化。内容涵盖自动令牌使用量跟踪、通过Metrics API获取成本报告，以及实现智能模型路由，根据任务复杂度和输入长度自动选择最具成本效益的模型。适用于需要管理AI预算、控制LLM支出和提升系统效率的开发团队。

Retell AI语音代理与通话测试

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本教程使用Retell AI SDK（TypeScript）展示了如何创建和测试语音代理。流程包括：配置底层的LLM（设定代理人设），创建语音代理实例，并通过API发起模拟出站电话或Web通话。适用于需要集成AI语音客服、电话自动化或复杂呼叫流程的业务场景。

AI语言辅导与发音评估

speak-hello-world

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能展示了使用Speak API构建AI语言辅导系统。用户可在系统中进行多语言对话练习，系统能够实时评估发音（支持到音素级别），并生成包含语法、词汇和综合评分的详细学习报告。适用于开发语言学习工具和进行API集成测试。

SHAP 模型可解释性

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提供 SHAP 相关指导，展示如何计算特征重要性、绘制解读图、调试模型、分析偏差与公平性，并对各种模型（树、深度、线性、黑盒）进行解释与比较。

层级智能体记忆

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层级智能体记忆 (HAM) 为 Claude Code 代理构建目录级上下文，记录令牌节省并通过仪表盘展示 Token、路由与健康状况，帮助多目录项目避免频繁重复读取。

SHAP 模型可解释性

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

提供 SHAP 相关指导，展示如何计算特征重要性、绘制解读图、调试模型、分析偏差与公平性，并对各种模型（树、深度、线性、黑盒）进行解释与比较。

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