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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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LangSmith 跟踪调试助手
langsmith-fetch
ComposioHQ/awesome-claude-skills
203
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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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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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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Mailcoach 自动化流程
mailcoach-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
428
通过 Composio 的 Rube MCP 工具链自动化 Mailcoach 操作,先搜索最新工具模式,确保连接激活,再按 schema 执行多工具流程,整个过程遵循会话、内存和分页规范。
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智能体内存系统设计
memory-systems
sickn33/antigravity-awesome-skills
423
本技能专注于设计和构建复杂、分层的AI智能体内存架构。它超越了简单的上下文窗口和向量存储的局限,引入了短期、长期和基于图谱的内存系统。使用此技能可确保智能体在会话间保持记忆持久性,维护实体一致性,并在累积的知识库上进行高级、关系驱动的推理,包括时序知识追踪。
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LLM 量化优化工具
quantizing-models-bitsandbytes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
95
使用 bitsandbytes 将 HuggingFace 大模型量化到 8 位或 4 位,显存降低 50%-75%,并兼容 QLoRA 以及 8 位优化器,适合显存受限时快速部署与训练。
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Retellai 自动化流程
retellai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
442
通过Composio Rube MCP套件让Retellai工具调用流水线自动化,涵盖先行搜索、连接检测、架构一致的执行及内存/会话管理。
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RWKV 混合架构
rwkv-architecture
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
253
RWKV 是结合 Transformer 训练与 RNN 推理的混合架构,提供线性时间推理、无限上下文与零 KV 缓存,可在流式或超长上下文场景中用 CUDA/CPU 低内存部署。
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Rube Serpapi 自动化操作
serpapi-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
364
通过 Composio 的 Rube MCP 先发现 Serpapi 工具、验证连接,再按 schema 规范执行调用,并复用会话与 memory 占位,确保 Serpapi 自动化流程稳定可靠。
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Tinyurl 自动化流程指南
tinyurl-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
267
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Tinyurl 任务,先查找工具 schema,确认 tinyurl 连接,按步骤调用 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 并管理 session 与 memory,使操作更可靠。
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TwinMind AI会议参考架构
twinmind-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
427
本文档提供了基于TwinMind的AI会议系统生产级参考架构。它指导用户如何实现完整的会议流程自动化,包括高精度语音转录、智能总结、行动项提取、记忆存储和日历集成等功能。适用于搭建或管理高效率、全自动化的会议AI解决方案。
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