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LangGraph人机循环审批流程
langchain-langgraph-human-in-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
90
用于在复杂的LangGraph工作流中集成人工审核环节。它允许流程在执行关键、不可逆的操作(如发送邮件或调用工具)前暂停,等待用户通过Web UI或Slack进行人工批准。本技能解决了流程中断时的状态序列化、恢复机制,确保了工作流的安全性、可控性与数据完整性。
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LangGraph生产级流式传输指南
langchain-langgraph-streaming
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
79
本指南解决了LangGraph流式传输中的三大工程痛点:状态冗余、代理缓冲和事件噪声。它提供了一个生产级的FastAPI实现方案,指导用户如何正确选择`stream_mode`,并内置了防缓冲机制和服务器端事件过滤。确保无论部署在何种代理环境,都能稳定可靠地实现实时Token流和节点状态展示,适用于构建高性能的聊天UI。
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LangGraph子图与复杂系统构建
langchain-langgraph-subgraphs
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
183
本技能深入讲解LangGraph的子图(Subgraph)和组合机制,用于构建复杂的多智能体系统,如规划器-执行器或分层团队。内容重点解决了子图间共享状态的传递(P21)和回调函数作用域(P28)等关键陷阱。学习如何通过显式定义状态合同和掌握Send、Command等高级模式,构建可靠、可隔离的复杂工作流。
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LangChain OTEL 可观测性追踪
langchain-otel-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
72
本技能旨在将LangChain 1.0和LangGraph 1.0的工作流深度集成到OpenTelemetry(OTEL)原生后端。它解决了核心可观测性痛点,包括确保提示词内容(Prompt Content)的准确捕获、实现子图(Subgraph)级的跨越式Span传播,并提供延迟、成本等五个LLM特定的服务级别目标(SLO)。适用于需要合规性、多租户或现有OTEL堆栈的场景。
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LangChain提示工程与版本控制
langchain-prompt-engineering
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
447
本技能为LangChain应用提供了专业的提示工程解决方案。它解决了代码中嵌入式提示字符串易出错的问题,指导开发者将提示集中化并版本化。核心功能包括利用LangSmith平台进行提示的发布、回滚和A/B测试,通过固定的Commit Hash实现生产环境的稳定版本锁定,确保LLM应用的提示层可靠性。
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AI多媒体内容生成与管理
libtv-video
nexu-io/nexu
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这是一个全面的AI多媒体内容生成工具,支持使用Seedance 2.0、Kling 3.0等主流模型,实现文本到图像、图像到视频、视频延续等多种高级工作流。它具备异步生成和多渠道交付能力,非常适用于自动化内容创作、素材生成和流程化的媒体工作流。
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AI/LLM安全红队测试指南
offensive-ai-security
SnailSploit/Claude-Red
479
提供一套完整的AI/LLM系统安全渗透测试方法论,用于评估大型语言模型和AI应用的鲁棒性。涵盖提示词注入、越狱、数据投毒、模型提取等高级攻击向量,适用于进行AI系统的红队演练和安全评估。
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法律文书平白语言翻译器
plain-english
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具可以将复杂的法律合同和协议中的专业术语(法律腔)转化为普通人能理解的平白语言,目标阅读水平为八年级。它不仅逐条翻译,还会标记出那些故意模糊、隐藏义务或超出常理范围的高风险条款,帮助非法律专业人士清晰了解合同的真实含义和潜在风险。
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提示词与技能优化器
prompt-improver
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
90
本技能用于全面分析和改进插件提示词、技能定义及命令指令。它从清晰度、安全性、有效性、完整性和简洁性五个维度进行评估,提供详细的评分卡和可操作的重写建议,确保内容符合最佳实践,提升AI性能。
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Qdrant客户端SDK:向量检索服务
qdrant-clients-sdk
github/awesome-copilot
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本SDK集提供了Qdrant数据库在多种主流编程语言(如Python, Java, Go等)的官方客户端接口。它允许开发者轻松地将高性能的向量搜索功能集成到应用程序中。无论您是构建语义搜索系统、推荐引擎,还是任何需要基于相似性检索的AI应用,本工具都能提供完整的解决方案。
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Qdrant性能优化指南
qdrant-performance-optimization
github/awesome-copilot
438
本指南提供了全面的Qdrant性能优化策略。内容涵盖了搜索速度(包括延迟和吞吐量)、高效的向量索引构建、以及内存使用管理等关键方面。适用于需要提升向量数据库运行速度、可扩展性和资源利用率的场景。
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Runway AI视频生成集成
runway-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
456
本技能用于集成Runway ML平台,允许开发者通过Python SDK编程方式生成高质量视频和编辑图像。适用于任何需要利用先进AI创意功能,例如将文本提示转换为视频,或在CI/CD流程中管理复杂创意任务的场景。提供了完整的API调用模式和错误处理指南。
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