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Langfuse LLM可观测性与监控

langfuse-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
211
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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AI智能体事件响应手册

lindy-incident-runbook
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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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

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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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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LlamaIndex 数据框架

llamaindex
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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LlamaIndex 提供 300+ 数据连接器、向量索引、查询引擎、Agents 和多模态支持，帮助构建面向私有数据的文档问答、知识检索、聊天机器人及 RAG 流水线。
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LLaVA 视觉语言助手

llava
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
101
LLaVA 将 CLIP 图像编码与 Vicuna/LLaMA 语言模型结合，提供基于图像的多轮对话、视觉问答、描述生成与指令跟随能力，适用于图像理解和视觉语言机器人。
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LangChain/LangGraph智能体开发专家

llm-application-dev-langchain-agent
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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大型语言模型提示词优化

llm-application-dev-prompt-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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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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多智能体MLOps管道编排

machine-learning-ops-ml-pipeline
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在指导设计和实现一个完整的、生产级别的机器学习（ML）管道。它采用多智能体编排工作流，系统地覆盖了ML整个生命周期：包括数据摄取、特征工程、模型训练、代码优化和生产部署（MLOps），确保系统具备高可重复性、可监控性和高扩展性。
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