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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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奇灵AI风格迁移与特效指南

klingai-style-transfer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
449
本指南详细介绍了如何为Kling AI视频生成应用复杂的艺术风格和视觉特效。用户可以通过在提示词中加入风格描述（如水彩、动漫、电影感）实现风格迁移，或调用Effects API应用预设视觉效果（如拥抱、亲吻）。此外，还涵盖了使用Kolors API对图片进行预处理，确保生成视频的艺术一致性和专业性。
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LangChain可观测性监控系统

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

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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 跟踪调试助手

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ComposioHQ/awesome-claude-skills
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借助 langsmith-fetch CLI 从 LangSmith Studio 抓取 LangChain/LangGraph 代理的执行轨迹，分析错误、工具调用、内存/性能指标并导出调试会话，帮助定位行为异常与失败原因。
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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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AI智能体事件响应手册

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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LangChain/LangGraph智能体开发专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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LLM模型评估与性能测试

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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提供了一套全面的大型语言模型（LLM）评估框架。内容涵盖自动化指标（如BLEU、ROUGE、BERTScore）、人工评估维度以及使用LLM作为裁判的先进方法。适用于系统性地衡量模型性能、对比不同Prompt或模型，确保AI应用的可靠性和可部署性。
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Mistral AI 安全最佳实践指南

mistral-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这份指南详细介绍了集成 Mistral AI 模型时必须遵循的关键安全措施。内容涵盖 API 密钥管理、防止提示词注入、内容审核、输出净化以及安全日志记录，帮助开发者构建健壮、安全的 AI 应用。
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