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LangSmith LLM 可观测平台

langsmith-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
91
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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学习率调度助手

learning-rate-scheduler
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
458
为机器学习训练中配置学习率调度器提供自动化指导，涵盖最佳实践、配置模式，以及 PyTorch、TensorFlow 和 Scikit-learn 的代码生成与验证。
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Lindy AI 智能体错误排查指南

lindy-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
321
本指南旨在帮助用户系统地排查和解决Lindy AI智能体工作流中遇到的各类错误。内容涵盖触发器（Webhook、邮件、定时任务）失败、动作执行（Slack、HTTP请求、代码运行）错误，以及智能体流程设计中的逻辑缺陷，确保您的自动化流程稳定可靠。
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AI智能体数据处理与合规指南

lindy-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
468
本技能提供了一套全面的指南，用于管理AI智能体工作流中的数据。内容涵盖数据分类（包括PII和PHI）、提示词控制、安全记忆使用以及数据隔离技术。帮助用户确保在使用AI代理处理敏感或受监管数据时，能够符合GDPR、HIPAA、CCPA等全球法规要求。
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林迪AI智能体调试工具包

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
276
本工具包是专为解决复杂智能体（Agent）故障而设计的综合诊断工具。它系统地收集环境信息（如Node.js、Python版本），测试Webhook和主流API（如Slack、Gmail）的连接状态，并指导用户回顾任务历史记录，最终生成一份结构化的支持报告，极大地提高了故障排查的效率。
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AI智能体事件响应手册

lindy-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
170
本手册提供了一套完整的AI智能体事件响应流程，用于处理Lindy AI平台遇到的各种故障和停机情况。内容涵盖了平台整体故障（SEV1）、单个智能体失败、集成认证失效、信用点耗尽以及Webhook端点失败等关键场景。旨在提供结构化的诊断步骤和故障恢复策略，确保业务的连续性。
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Lindy AI自动化工作流迁移指南

lindy-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
386
这是一份全面的指南，详细介绍了如何将复杂的、依赖规则的自动化工作流（源自Zapier、Make、n8n等平台）平滑迁移到Lindy AI。内容指导用户如何将传统的硬性条件逻辑，用具备推理能力的AI智能体进行重设计和升级，确保过渡过程既平稳又智能化。
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AI智能体性能优化指南

lindy-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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Lindy AI代理安全最佳实践

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了Lindy AI代理的完整安全最佳实践。它详细介绍了如何进行API密钥管理、Webhook认证、最小化权限范围（Scoping）和数据处理规范。通过掌握这些知识，用户可以系统性地降低AI自动化流程的风险，确保代理系统在企业级环境中实现最高的安全性和合规性。
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CPU/边缘本地大模型推理

llama-cpp
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
180
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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LLaMA 工厂指南

llama-factory
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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提供 llama-factory 的全面指南，通过 WebUI 无代码方式帮助微调大模型，涵盖 QLoRA/LoRA 量化、多模态和 HuggingFace 生态下的常见模型及调试技巧。
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LlamaGuard 内容审核

llamaguard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
441
LlamaGuard 是 Meta 提供的 7-8B 参数审核模型，能在输入/输出端识别暴力仇恨、性内容、武器、毒品、自伤、犯罪策划等六类风险，支持 vLLM、HuggingFace、FastAPI 和 NeMo Guardrails 的部署。
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