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Fireflies会议记录分析提取
fireflies-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
394
该工作流通过GraphQL连接Fireflies.ai API,获取详细的会议转录记录。它能够处理发言人区分的语音数据,并提取结构化的关键洞察,包括行动项、关键主题、情绪分析和发言人贡献度。适用于构建完整的会议情报系统,实现从会议录音到可执行知识点的自动化提取。
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Gemini API开发指南
gemini-api-dev
sickn33/antigravity-awesome-skills
275
本指南提供了使用Gemini API的全面开发参考。它允许开发者调用Google最新的多模态AI模型,实现文本内容生成、图片/音频理解、函数调用和结构化数据提取等高级AI功能。内容涵盖Python、JavaScript和Go等主流语言的实践,适用于需要构建复杂AI应用场景的开发者。
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生产级Genkit应用流开发
genkit-production-expert
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
452
本技能旨在指导用户构建生产级的Genkit AI应用。内容涵盖完整的开发生命周期,包括实现高级RAG系统、多步骤工具调用代理和复杂工作流,支持Node.js、Python和Go等多种语言。重点讲解了Schema验证、OpenTelemetry追踪、错误处理、以及到Firebase Functions或Cloud Run的可靠部署最佳实践。
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Google 云代理 SDK
google-cloud-agent-sdk-master
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
132
掌握 Google Cloud 的 Agent 开发工具包与起步包,构建容器化多智能体、自动化 RAG、CI/CD 流水线,面向 Cloud Run、GKE、Agent Engine 等生产级部署。
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Groq工作流:聊天、工具与结构化输出
groq-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
128
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。
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Groq API 聊天补全指南
groq-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
466
本指南全面介绍了如何使用Groq的高速LPU进行聊天补全。内容包含TypeScript和Python代码示例,涵盖了基础聊天交互、流式响应处理,以及多模态和不同性能级别的模型使用。适用于希望快速构建高性能、低延迟AI应用的开发者。
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Groq应用参考架构设计
groq-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
278
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。
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GroqCloud 自动化套件
groqcloud-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
302
GroqCloud 自动化通过 Composio 调度高性能 API,涵盖推理、聊天输出、音频翻译与 TTS 语音选择,适合构建生产级 AI 流程。
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混合搜索实现指南
hybrid-search-implementation
sickn33/antigravity-awesome-skills
135
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 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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Instructor 结构化输出
instructor
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
464
Instructor 将 LLM 响应映射为经过 Pydantic 验证的结构化数据,自动重试解析失败、保障类型安全、解析复杂 JSON,并支持多模型流式返回部分结果,适用于构建可靠的结构化输出流程。
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Kling AI视频生成生产级开发套件
klingai-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
223
这是一个生产就绪的Python SDK,用于提供与Kling AI API集成的完整模式。它封装了JWT自动刷新、结构化请求/响应模型、长任务的指数退避轮询机制以及详细的错误处理。适用于构建稳定、高可靠性、需要高级文本或图像到视频合成能力的应用程序。
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