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LangChain SDK安装与身份验证
langchain-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
493
本指南详细介绍了LangChain SDK在Python和Node.js环境中的安装流程。它指导用户配置核心依赖包,并安全地设置OpenAI、Anthropic和Google等主流大型语言模型(LLM)提供商的API密钥,是启动任何LLM应用开发项目的必备步骤。
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LangChain迁移深度指南
langchain-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
275
本指南为开发者提供了将现有基于原始SDK或旧框架(如LlamaIndex)的LLM代码库,迁移到标准化LangChain框架的完整流程。内容涵盖代码评估、RAG重构、智能体(Agent)和工具调用(Tool Calling)的实践,帮助用户构建更稳定、更可维护的AI应用。
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LangChain可观测性监控系统
langchain-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
168
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 CI/CD:LLM质量测试集成
langfuse-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
444
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。
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Langfuse LLM成本监控与优化
langfuse-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
281
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。
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Lindy AI 智能体错误排查指南
lindy-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
321
本指南旨在帮助用户系统地排查和解决Lindy AI智能体工作流中遇到的各类错误。内容涵盖触发器(Webhook、邮件、定时任务)失败、动作执行(Slack、HTTP请求、代码运行)错误,以及智能体流程设计中的逻辑缺陷,确保您的自动化流程稳定可靠。
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AI智能体数据处理与合规指南
lindy-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
467
本技能提供了一套全面的指南,用于管理AI智能体工作流中的数据。内容涵盖数据分类(包括PII和PHI)、提示词控制、安全记忆使用以及数据隔离技术。帮助用户确保在使用AI代理处理敏感或受监管数据时,能够符合GDPR、HIPAA、CCPA等全球法规要求。
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Lindy AI自动化工作流迁移指南
lindy-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
386
这是一份全面的指南,详细介绍了如何将复杂的、依赖规则的自动化工作流(源自Zapier、Make、n8n等平台)平滑迁移到Lindy AI。内容指导用户如何将传统的硬性条件逻辑,用具备推理能力的AI智能体进行重设计和升级,确保过渡过程既平稳又智能化。
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AI智能体性能优化指南
lindy-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
346
本指南详细介绍了如何系统化地优化AI智能体(Agents)的运行效率、降低成本和提高稳定性。通过模型尺寸匹配、步骤合并、优化知识库查询以及精细化触发器设置,帮助用户解决智能体运行缓慢、费用过高或结果不一致的复杂问题。
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Lindy AI代理安全最佳实践
lindy-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
501
本指南提供了Lindy AI代理的完整安全最佳实践。它详细介绍了如何进行API密钥管理、Webhook认证、最小化权限范围(Scoping)和数据处理规范。通过掌握这些知识,用户可以系统性地降低AI自动化流程的风险,确保代理系统在企业级环境中实现最高的安全性和合规性。
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LLaMA 工厂指南
llama-factory
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
108
提供 llama-factory 的全面指南,通过 WebUI 无代码方式帮助微调大模型,涵盖 QLoRA/LoRA 量化、多模态和 HuggingFace 生态下的常见模型及调试技巧。
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LLM 集成模式指南
llm-integration
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
97
实践指南涵盖 API 客户端、流式响应、函数调用、RAG 管道、文档切片与成本优化等 Claude LLM 集成策略,附反模式警示。
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