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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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Kling AI生产环境部署检查清单
klingai-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
488
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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知识蒸馏:大模型压缩
knowledge-distillation
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
417
知识蒸馏(KD)是一种核心的AI模型压缩技术。它旨在将性能强大的大型语言模型(Teacher)的知识,高效地转移给更小、更易于部署的学生模型(Student)。这使得开发者能够在不损失关键性能的前提下,大幅降低推理成本,实现将前沿大模型能力落地到实际应用场景。
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labs64授权自动化
labs64-netlicensing-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
347
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Labs64 Netlicensing 操作,先检索工具架构、确保连接处于激活状态,再按会话和架构要求执行工具,有效避免变更带来的问题。
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LangChain工具调用智能体构建
langchain-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
277
本指南详细介绍了如何使用LangChain构建自主智能体。学习如何定义工具(Tool Definition)、利用`AgentExecutor`进行多步骤决策,实现工具调用、对话记忆管理和流式输出。适用于构建复杂的、需要与外部工具交互的AI工作流。
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LangChain RAG管道构建与实践
langchain-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
315
本教程详细指导如何使用LangChain构建完整的检索增强生成(RAG)管道。它覆盖了从数据加载(支持PDF、CSV、TXT等)到文本分块、生成嵌入向量,再到将向量存储在各种向量数据库(如FAISS, Pinecone)中的全流程。最终实现一个具备准确上下文理解和问答能力的智能检索系统。
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LangChain迁移深度指南
langchain-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
275
本指南为开发者提供了将现有基于原始SDK或旧框架(如LlamaIndex)的LLM代码库,迁移到标准化LangChain框架的完整流程。内容涵盖代码评估、RAG重构、智能体(Agent)和工具调用(Tool Calling)的实践,帮助用户构建更稳定、更可维护的AI应用。
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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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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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LangChain事件处理与流式集成
langchain-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
118
该技能用于实现LangChain的高级事件驱动模式。提供自定义回调处理器,可监听链式调用过程中的关键生命周期事件(如工具调用、LLM Token流式生成)。同时支持通过SSE和WebSocket进行实时数据流传输,并通过Webhook实现所有运行事件的聚合和可观测性追踪。
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Langfuse 观测平台
langfuse
sickn33/antigravity-awesome-skills
134
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
448
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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