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Lindy AI自动化工作流迁移指南

lindy-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
386
这是一份全面的指南，详细介绍了如何将复杂的、依赖规则的自动化工作流（源自Zapier、Make、n8n等平台）平滑迁移到Lindy AI。内容指导用户如何将传统的硬性条件逻辑，用具备推理能力的AI智能体进行重设计和升级，确保过渡过程既平稳又智能化。
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AI智能体性能优化指南

lindy-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
346
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

lindy-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
501
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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LLaMA 工厂指南

llama-factory
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
108
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
185
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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LLM应用模式与架构

llm-app-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
283
本技能集提供了一套生产级的LLM应用开发蓝图。它全面覆盖了RAG（检索增强生成）的完整流程，从文档切块到混合检索。此外，书中还详细介绍了ReAct等高级Agent架构模式，帮助开发者构建具备复杂推理和工具使用能力的企业级AI系统。
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AI助手开发专家

llm-application-dev-ai-assistant
sickn33/antigravity-awesome-skills
85
本技能专为AI助手和聊天机器人开发提供全生命周期的指导。它专注于构建具备自然语言理解、上下文管理和无缝集成的智能对话系统。帮助用户从概念到生产环境，开发出具备实际商业价值的AI应用。
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LangChain/LangGraph智能体开发专家

llm-application-dev-langchain-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
272
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

llm-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
356
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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LLM 集成模式指南

llm-integration
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
97
实践指南涵盖 API 客户端、流式响应、函数调用、RAG 管道、文档切片与成本优化等 Claude LLM 集成策略，附反模式警示。
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多智能体MLOps管道编排

machine-learning-ops-ml-pipeline
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
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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Mailsoftly 自动化指南

mailsoftly-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
256
通过 Rube MCP 调用 Composio 的 Mailsoftly 工具包执行自动化操作，详细说明先搜工具、核实连接、执行流程和遵循 schema 的注意事项，确保工作流稳定可靠。
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