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LangChain 核心工作流

langchain-core-workflow-a

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导开发者使用 LangChain LCEL 语言组合提示模板、输出解析器和可复用组件，构建串联/并行/分支的结构化 LLM 工作流，确保数据流和上下文清晰。

LangChain 观测配置

langchain-observability

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过 LangSmith 跟踪、Prometheus 指标、OpenTelemetry 跨度、结构化日志、Grafana 仪表盘与告警，为 LangChain 应用在预发布与生产环境中构建全面的观测能力，及时掌握运行状况与性能瓶颈。

LangChain SDK 模式指南

langchain-sdk-patterns

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供生产级 LangChain SDK 模式，涵盖类型化输出、容错降级、异步批处理、流式回调、缓存节省成本与结构化错误处理，帮助团队构建可靠的 LangChain 应用。

LLM模型剪枝实用指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过 Wanda、SparseGPT 与 N:M 结构化剪枝，快速压缩大语言模型，提升稀疏度与推理速度，无需再训练即可部署在移动或边缘硬件。

OpenAI 自动化工具

openai-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Composio MCP 集成自动化 OpenAI API 操作，涵盖文本/多模态响应、结构化输出、嵌入向量、图像生成与模型查看等常见流程。

OpenEvidence 可观测性配置

openevidence-observability

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为 OpenEvidence 临床 AI 集成部署 Prometheus 指标、OpenTelemetry 链路、结构化日志及 Grafana 面板，持续观测服务健康、延迟、错误、缓存与告警。

结构化文本生成器

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Outlines 通过 Pydantic 模型与语法驱动的有限状态机在生成时约束 token，使 JSON/XML/代码结构必然有效，并支持 Transformers、llama.cpp 与 vLLM 等本地模型，实现高速推理与抽样控制。

提示工程专家

prompt-engineer

Jeffallan/claude-skills

为大模型设计、优化并评估提示词，涵盖链式思维、少样本、系统人格与结构化输出，配套测试、度量与文档，保障部署的准确性与成本效率。

提示工程模式汇总

prompt-engineering

rohitg00/awesome-claude-code-toolkit

文档详述结构化提示、思维链、少样本示例、系统指令模式与工具提示，帮助在大语言模型中构建稳定可靠的提示工程流程。

SGLang 结构化推理服务

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

SGLang 是面向 LLM/VLM 的高性能服务框架，采用 RadixAttention 前缀缓存实现 JSON/正则/语法结构化输出、函数调用型代理流程，并在多 GPU 生产环境中比 vLLM 快 5 倍。

YouTube 竞品研究

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

收集并分析竞争对手 YouTube 频道、趋势话题与内容空白，用数据驱动的机会、频道指标和结构化报告指导创作者策略。

推理驱动图像简报

muapi-nano-banana

SamurAIGPT/Generative-Media-Skills

该技能将用户意图转化为Gemini 3风格的结构化创意简报，通过muapi.ai生成具备物理逻辑、光照和文本精度的高保真图像。

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