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Exa搜索结果处理与RAG上下文管理
exa-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
186
用于处理和优化来自Exa搜索API的原始搜索结果。该技能提供对内容提取范围的全面控制,支持选择元数据、高亮、全文或结构化摘要。核心功能包括实现带时效性的结果缓存、引用去重,以及最关键的基于令牌预算的内容筛选,确保检索内容能适配大型语言模型(LLM)的上下文窗口,是构建高级RAG和知识检索系统的关键工具。
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GCP生产代码示例生成器
gcp-examples-expert
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
247
该技能能生成完整的、生产级别的Google Cloud Platform(GCP)代码示例和基础设施模板。它覆盖了包括ADK代理、Genkit RAG流程和使用Vertex AI/Gemini的多模态分析等多种前沿AI模式。输出内容包括可运行代码、部署配置(如Terraform/IaC)、安全最佳实践(IAM,VPC-SC)和监控设置,确保了企业级的可靠性、可追溯性和成本优化。
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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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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
inference-latency-profiler
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 定价与成本优化
klingai-pricing-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
320
本技能详细解析Kling AI的计费体系,提供全面的基于信用点的定价指南。它涵盖了视频生成、图像创建和API资源包的成本结构。用户可以利用本工具准确估算项目预算,制定成本优化策略,确保高效、经济地完成AI内容生成工作流。
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LangChain生产环境就绪度清单
langchain-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
131
这是一份全面的LangChain应用程序生产环境就绪度清单。它系统性地覆盖了从配置管理、错误处理、可观测性(如LangSmith)、性能优化、安全加固(防止提示注入、处理PII)到严格测试和部署策略等多个维度,帮助开发者确保AI应用具备高可靠性和可维护性,适用于应用上线前或现有系统的审计。
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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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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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CPU/边缘本地大模型推理
llama-cpp
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
249
llama.cpp是一个纯C/C++编写的轻量级推理框架,专为在资源受限的设备上运行大型语言模型(LLM)而设计。它特别适用于没有高性能NVIDIA GPU(CUDA)的场景,非常适合Apple Silicon、AMD/Intel GPU以及边缘计算设备。通过支持GGUF量化,可以实现内存占用和推理速度的显著优化,支持本地跨平台部署。
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LangChain/LangGraph智能体开发专家
llm-application-dev-langchain-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
272
该技能旨在提供构建生产级、复杂AI智能体系统的专家指导。它专注于使用最新LangChain 0.1+和LangGraph API,实现多智能体编排、高级检索增强生成(RAG)流程(如RAG Fusion、HyDE)和复杂的状态管理。内容覆盖从架构设计到生产部署的全周期,包括FastAPI流式API、LangSmith可观测性、缓存优化及健壮的错误处理机制。
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大型语言模型提示词优化
llm-application-dev-prompt-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
172
本技能模拟专家级提示词工程师,专注于为大型语言模型(LLMs)优化提示词。它运用宪法AI、思维链等高级技术,将基础指令转化为生产级的优化提示,能够显著提高模型的准确性、降低幻觉并节省成本。适用于需要系统性提升LLM性能和流程优化的场景。
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