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搜索 代理指南 ，共找到 93 条记录
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可靠自治智能体指南

autonomous-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
326
介绍构建可靠自治代理的原则、模式、分解策略与工具，强调领域约束、人工审核与审计以阻止错误级联。
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工作流技能设计指南

designing-workflow-skills
trailofbits/skills
407
为 Claude Code 技能设计工作流结构提供指导，包括分阶段流程、决策路由、子代理协作与渐进式披露，确保多步自动化可控可靠。
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Groq安全最佳实践指南

groq-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
126
本指南详细介绍了Groq API密钥和数据保护的最佳实践。内容涵盖了密钥存储、安全密钥轮换流程、防止密钥泄露的Git钩子设置，以及如何通过系统提示词、代理层等技术来防御提示注入攻击，确保应用的安全性和健壮性。
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智能合约指南顾问

guidelines-advisor
trailofbits/skills
315
依据 Trail of Bits 开发指南系统审查智能合约代码，涵盖文档、架构、升级路径、代理模式、实现质量、依赖与测试，输出优先级建议与可执行改进措施。
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Ideogram API 安全密钥管理

ideogram-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
260
本指南提供了Ideogram API的全面安全最佳实践。内容涵盖了API密钥的安全存储（使用环境变量）、密钥轮换流程、防止密钥泄露的代理模式实现，以及防止Prompt注入和个人信息泄露的输入净化机制。适用于所有需要安全部署和维护Ideogram API系统的开发人员。
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LangChain LLM应用架构指南

langchain-architecture
sickn33/antigravity-awesome-skills
201
本指南深入讲解LangChain框架，帮助用户掌握构建复杂、生产级大型语言模型（LLM）应用程序的完整能力。内容涵盖自驱代理（Agents）、链式调用（Chains）、记忆管理、检索增强生成（RAG）以及外部工具集成等核心模块，全面助力构建智能AI系统。
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Lindy Webhook CI/CD 集成测试

lindy-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
118
本指南提供配置持续集成/持续部署（CI/CD）流程的框架，用于自动化测试 Lindy AI 代理的集成代码。它指导用户使用 GitHub Actions 和 Node.js，实现对 Webhook 接收器、数据负载处理以及身份验证的自动化测试，确保系统部署的高可靠性。
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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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Lindy AI集成部署指南

lindy-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
459
这是一份关于部署与Lindy AI代理集成的应用层指南。它详细介绍了如何设置Webhook接收器、管理回调处理器以及确保应用在Docker、Vercel等多种平台上的生产环境就绪。内容涵盖了部署前置要求、分步部署流程、后部署验证脚本和回滚计划，适用于需要构建和维护复杂AI后端服务的场景。
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配置Lindy AI API和Webhooks

lindy-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
336
本指南详细介绍了Lindy AI平台的完整配置流程。它涵盖了从获取和管理API密钥、使用SDK（Python/Node.js）进行编程集成，到设置和验证Webhook认证的全步骤。确保您的外部应用能够安全、可靠地调用AI代理功能。
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AI代理本地Webhook测试开发

lindy-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
491
本指南提供了一个完整的本地开发流程，用于测试与云端AI代理的集成。它指导开发者如何搭建和调试Webhook接收器、回调处理程序以及相关的应用程序代码。使用ngrok等隧道服务，本地化模拟完整的代理与应用之间的数据调用流程，实现高效的开发迭代。
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Lindy AI代理安全最佳实践

lindy-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
503
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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