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LangChain RAG:向量搜索与优化
langchain-embeddings-search
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
350
本指南旨在掌握使用LangChain构建稳健的检索增强生成(RAG)流程。内容深入探讨了向量搜索的常见陷阱,包括不同向量数据库的相似度分数语义差异(L2与Cosine)、嵌入维度匹配问题,以及针对代码和Markdown的文本分块最佳实践。学习如何选择、配置和优化FAISS、Pinecone、Chroma等多种向量存储,确保RAG系统的高召回率。
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大模型链评估与回归测试
langchain-eval-harness
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
103
本工具提供了一套全面的、可复现的LLM链和智能体评估系统。它集成了黄金数据集管理、LangSmith评估、RAGAS指标、deepeval LLM判别等功能。适用于为新构建的链条设置质量基线、诊断模型切换后的性能退化,以及在CI/CD流程中设置回归检测门禁。
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LangGraph生产级流式传输指南
langchain-langgraph-streaming
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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。
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LangGraph子图与复杂系统构建
langchain-langgraph-subgraphs
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
183
本技能深入讲解LangGraph的子图(Subgraph)和组合机制,用于构建复杂的多智能体系统,如规划器-执行器或分层团队。内容重点解决了子图间共享状态的传递(P21)和回调函数作用域(P28)等关键陷阱。学习如何通过显式定义状态合同和掌握Send、Command等高级模式,构建可靠、可隔离的复杂工作流。
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AI提示词优化大师
prompt-master
nidhinjs/prompt-master
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本助手是一个专业的提示词工程师,负责将用户粗略的想法转化为针对特定AI平台的优化提示词。它能够深入分析任务、目标工具、输出格式等多个维度,并根据目标大模型(如GPT、Claude、Gemini等)的最佳实践,构建出结构化、可直接使用的完整指令。适用于任何需要提升AI输出质量和准确度的场景。
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Qdrant客户端SDK:向量检索服务
qdrant-clients-sdk
github/awesome-copilot
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本SDK集提供了Qdrant数据库在多种主流编程语言(如Python, Java, Go等)的官方客户端接口。它允许开发者轻松地将高性能的向量搜索功能集成到应用程序中。无论您是构建语义搜索系统、推荐引擎,还是任何需要基于相似性检索的AI应用,本工具都能提供完整的解决方案。
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Qdrant性能优化指南
qdrant-performance-optimization
github/awesome-copilot
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本指南提供了全面的Qdrant性能优化策略。内容涵盖了搜索速度(包括延迟和吞吐量)、高效的向量索引构建、以及内存使用管理等关键方面。适用于需要提升向量数据库运行速度、可扩展性和资源利用率的场景。
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Runway AI视频生成工具包
runway-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供RunwayML平台的集成模式,专注于AI视频和图像生成。用户可以通过Python SDK调用API,实现从文本提示到视频素材的自动化创建流程。适用于需要程序化访问前沿创意AI能力,构建媒体处理和创意应用场景的开发人员。
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Together AI生产部署清单
together-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本清单是一份完整的M/Ops指南,用于指导使用Together AI API构建AI应用的生产环境部署。它涵盖了生产环境的关键环节,包括安全密钥管理、API限流处理、错误容错机制(如断路器和重试)、以及全面的监控和成本控制,确保大型语言模型(LLM)服务的稳定性和可靠性。
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生产级AI模型部署架构
together-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一套用于构建可扩展、高可用、成本高效的AI服务层的参考架构。它涵盖了完整的AI生命周期管理,包括智能模型路由(实现成本与性能的权衡)、响应缓存、异步批量处理和模型微调管线管理。适用于需要跨多个开源模型提供高可用性的企业级应用。
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Together AI SDK开发模式
together-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能包提供了使用Together AI API的生产级开发模式。它包括单例客户端管理、带重试逻辑的错误封装和请求构建器,用于处理所有LLM推理任务。内容涵盖了OpenAI兼容API的使用,确保开发者能够构建稳定、高性能的AI应用,并支持聊天、嵌入和微调等多种场景。
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Together AI Webhook事件处理器
together-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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