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HeyGen 视频自动化

heygen-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
387
通过 HeyGen 与 Composio MCP 的集成，自动完成头像和模板浏览、变量配置、视频生成、处理状态监控与分享链接获取等 AI 视频流水线操作。
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优化 Ideogram API 成本

ideogram-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
341
本技能提供了一套完整的 Ideogram API 成本优化方案。它指导用户通过模型分级选择、批量调用、缓存提示词和设置预算监控，极大地降低图像生成成本。适用于需要进行大规模、高频率 AI 图像创作的开发者。
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推理延迟分析器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
208
本技能自动处理推理延迟分析器相关任务，在 ML 部署场景中提供模型服务、MLOps 管道、监控和生产优化等按步骤指导，生成生产级代码并校验输出标准，助力快速完成推理性能调优。
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Kling AI生产环境部署检查清单

klingai-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
487
本清单旨在确保将Kling AI视频生成功能部署到生产环境前，系统具备高度的鲁棒性和安全性。它涵盖了认证机制、错误处理策略（如重试逻辑和超时设置）、成本控制、内容安全审查和详细的监控指标，帮助开发者全面完成上线前的质量和功能验收。
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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 观测平台

langfuse
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Langfuse 提供完整的 LLM 观测能力，涵盖调用追踪、提示管理、评估打分与成本/延迟/质量监控，适用于与 LangChain、LlamaIndex、OpenAI 等集成的生产场景。
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Langfuse LLM 调用可观测性

langfuse-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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。
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Langfuse LLM成本监控与优化

langfuse-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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。
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Langfuse LLM可观测性与监控

langfuse-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
211
本文指导如何为LLM应用建立全面的可观测性监控体系。通过集成Prometheus指标，可以实时追踪LLM的调用次数、生成延迟、Token消耗量和费用成本。适用于性能调优、成本控制及系统健康状态的持续监控。
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LangSmith LLM 可观测平台

langsmith-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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LangSmith 为 LLM 应用提供端到端观测能力，跟踪调用、评估输出、监控生产系统并构建测试集，同时与 OpenAI、Anthropic、LangChain 等集成，方便排查问题与保障服务质量。
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多智能体MLOps管道编排

machine-learning-ops-ml-pipeline
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
本技能旨在指导设计和实现一个完整的、生产级别的机器学习（ML）管道。它采用多智能体编排工作流，系统地覆盖了ML整个生命周期：包括数据摄取、特征工程、模型训练、代码优化和生产部署（MLOps），确保系统具备高可重复性、可监控性和高扩展性。
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生产级机器学习工程与MLOps

ml-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
386
这是一套全面的技能体系，专注于构建、部署和管理生产级的机器学习系统。知识覆盖现代ML框架（如PyTorch、TensorFlow）、模型服务（基于Kubernetes）、高级特征工程和全面的MLOps实践（包括监控、A/B测试和持续集成）。旨在交付可扩展、可靠、具备商业价值的AI解决方案。
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