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LangChain LCEL工作流编排
langchain-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
281
本指南专注于使用LangChain Expression Language (LCEL) 构建复杂的、生产级别的LLM工作流。它涵盖了顺序执行、并行执行和条件分支等高级链式调用模式,并支持结构化输出解析(JSON/Zod)。适用于构建多步骤、高可靠性的AI应用管道。
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LangChain多环境配置与部署
langchain-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
307
本指南详细介绍了LangChain应用在开发、预发布和生产环境的最佳实践配置方案。通过管理独立的API密钥、模型设置和LangSmith项目,确保了严格的环境隔离。流程涵盖了使用Zod进行配置校验、以及利用GitHub Actions或云服务商密钥管理,保证了应用的安全性和部署可靠性。
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LangChain生产环境就绪度清单
langchain-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
131
这是一份全面的LangChain应用程序生产环境就绪度清单。它系统性地覆盖了从配置管理、错误处理、可观测性(如LangSmith)、性能优化、安全加固(防止提示注入、处理PII)到严格测试和部署策略等多个维度,帮助开发者确保AI应用具备高可靠性和可维护性,适用于应用上线前或现有系统的审计。
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Langfuse生产环境部署清单
langfuse-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
262
这是一份全面的Langfuse可观测性系统生产部署检查清单。它指导用户如何将系统安全、稳定地部署到生产环境,详细涵盖了生产配置验证、健壮的错误处理机制、优雅关闭流程以及预部署验证脚本的使用,确保系统的高可靠性。
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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智能体生产就绪度检查清单
lindy-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
168
本清单是一份全面的AI智能体生产部署检查指南。它指导用户从开发/测试环境过渡到生产环境,重点覆盖了安全配置(密钥管理、SSO)、错误处理、监控设置、操作流程文档以及合规性要求(如HIPAA/GDPR)。确保AI Agent上线前达到最高的稳定性和可靠性。
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Lindy智能体迁移与升级指南
lindy-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
268
本指南详细介绍了Lindy智能体在平台升级、功能优化或工作区迁移时的管理流程。涵盖了从资产盘点、配置导出到分阶段部署、Webhook和电话号码重配置的全生命周期步骤,帮助用户确保业务的连续性和可靠性。
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API限流与配额优化指南
linear-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
116
本指南提供了一套处理API限流、配额和复杂度的进阶技术。内容涵盖读取速率限制头部信息、使用指数退避算法进行重试、构建请求队列平滑请求,以及优化GraphQL查询以降低复杂度得分。适用于需要构建高可靠性、严格遵守API配额的集成项目。
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线性(Linear)API 安全集成最佳实践
linear-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
362
本指南详细介绍了将外部应用安全连接到Linear API的最佳实践。它涵盖了关键的安全流程,包括使用环境变量安全存储API密钥、实施基于PKCE的OAuth 2.0认证、处理令牌刷新,以及使用HMAC-SHA256验证Webhook签名,确保了集成系统的安全性和可靠性。
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代码质量检查与验证流程
lint-and-validate
sickn33/antigravity-awesome-skills
475
此技能旨在强制执行全面的代码质量保障流程。在代码提交或任务完成前,必须运行一系列标准的验证工具,包括代码风格/语法检查(Linting)、类型一致性检查(Type Checking)以及安全漏洞审计。适用于Node.js、Python等多种生态系统,确保代码的可靠性和规范性。
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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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本地化服务可观测性监控
lokalise-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
494
本技能指导用户如何为Lokalise集成设置全面的可观测性监控系统。内容涵盖API调用性能指标、速率限制追踪、翻译进度跟踪以及Webhook的交付可靠性监控。适用于构建稳定、专业的本地化流程监控仪表板和警报系统。
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