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LangChain SDK 模式指南
langchain-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
420
提供生产级 LangChain SDK 模式,涵盖类型化输出、容错降级、异步批处理、流式回调、缓存节省成本与结构化错误处理,帮助团队构建可靠的 LangChain 应用。
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LangChain 安全最佳实践
langchain-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
125
提供LangChain部署的安全指导,涵盖密钥管理、提示注入防护、限制工具执行、输出验证与审计日志,适合上线前的风控检查。
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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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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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Mistral 安全实践指南
mistral-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
409
指导团队在接入 Mistral AI 时实施 API 密钥管理、请求与响应净化、安全日志和密钥轮换,降低秘钥泄露与注入攻击风险的实用流程。
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NeMo LLM 企业级评测
nemo-evaluator-sdk
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
345
NeMo Evaluator SDK 提供企业级 LLM 评测,基于容器化、多后端(Docker、本地 Slurm、云端)执行,覆盖 100+ 基准和 18+ 工具链,便于复现、对比和监控模型表现。
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LLM可编程安全防护
nemo-guardrails
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
108
NVIDIA 的 NeMo Guardrails 为 LLM 应用提供运行时安全机制,通过 Colang 2.0 可编程规则实现越狱检测、自查输入输出、事实核查、PII 屏蔽与毒性过滤,便于在 T4 生产环境中部署。
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结构化文本生成
outlines
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
137
Outlines 通过 CFG+FSM 策略配合 Pydantic 模型,确保 JSON/XML 等结构化输出合法,并兼容 Transformer、vLLM、llama.cpp 等本地模型,方便高性能推理。
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Perplexity 策略守护
perplexity-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
82
为 Perplexity Sonar 接入制定查询审核、模型分层、引用质量评分及用户配额护栏,便于在 pre-commit 或 CI 中部署策略检查,确保实时搜索安全、合规且控制成本。
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Perplexity 安全实践指南
perplexity-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
164
为 Perplexity 提供安全指南,涵盖 API 密钥存放、秘密轮转、按环境最小权限、Webhook 验证和审计日志,帮助开发者部署时防止泄露和权限泛滥。
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Scrapegraph AI 自动化操作指南
scrapegraph-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
368
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Scrapegraph AI 操作,指导先发现工具、再检查连接、按当前 schema 执行任务,并合理复用会话、处理分页。
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高管团队智能体协议
agent-protocol
alirezarezvani/claude-skills
486
规定 C 级别智能体之间的调用语法、响应结构、循环防范与隔离规则,保障董事会级分析中多角色查询、冲突揭示与假设处理的有序协同。
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