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Kubernetes 密钥管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
292
为高级 DevOps 场景中的 Kubernetes 秘密管理提供自动化指导，涵盖 Terraform、Helm 与基础设施即代码的最佳实践与输出校验，帮助快速落地安全配置。
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Kubernetes 服务管理器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
270
在 DevOps 高阶场景中，自动提供 Kubernetes 服务管理的最佳实践、示例配置与校验，覆盖 Terraform、Helm、监控等基础设施即代码流程。
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Kubernetes 专家实践指南

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Jeffallan/claude-skills
168
为 Kubernetes 运维提供部署清单、网络、安全、存储、GitOps 和多集群管理的实践指导，强调资源配额、探针与最小权限等最佳实践。
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Lambda 函数生成器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在 AWS 技能领域自动响应 Lambda Function Generator 相关请求，提供逐步指导、生成代码与配置、遵循云端最佳实践并校验无服务器产出。
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Lambda 层创建助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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为 AWS Lambda 层设置提供自动化指导，按照行业最佳实践生成可投入生产的代码与部署配置，并覆盖计算、存储、网络等场景的验证与建议。
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LangChain RAG管道构建与实践

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本教程详细指导如何使用LangChain构建完整的检索增强生成（RAG）管道。它覆盖了从数据加载（支持PDF、CSV、TXT等）到文本分块、生成嵌入向量，再到将向量存储在各种向量数据库（如FAISS, Pinecone）中的全流程。最终实现一个具备准确上下文理解和问答能力的智能检索系统。
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LangChain迁移深度指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南为开发者提供了将现有基于原始SDK或旧框架（如LlamaIndex）的LLM代码库，迁移到标准化LangChain框架的完整流程。内容涵盖代码评估、RAG重构、智能体（Agent）和工具调用（Tool Calling）的实践，帮助用户构建更稳定、更可维护的AI应用。
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LangChain多环境配置与部署

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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生产级模式指南

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本指南汇集了LangChain应用的生产级最佳实践。涵盖了结构化输出、提供商故障转移、异步批量处理、流式传输、缓存和重试逻辑等关键模式，帮助开发者构建更稳定、更高效、更健壮的LLM应用。
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LangChain安全最佳实践指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南全面介绍了使用LangChain构建生产环境LLM应用的安全最佳实践。内容涵盖了密钥安全管理、防御提示注入攻击、实现沙箱化的工具执行、对LLM输出进行敏感数据验证，以及完善的审计日志记录，确保应用部署的安全性。
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LangChain版本升级与迁移指南

langchain-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一份全面的LangChain版本升级路径图，指导开发者如何安全地从旧版本迁移到新版本。内容涵盖了关键的破坏性变更，包括导入路径变更、将旧版链式调用（LLMChain）转换为LCEL管道语法、更新Agent API以及内存存储的最佳实践，确保项目平稳过渡和功能现代化。
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部署Langfuse进行LLM可观测性

langfuse-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一份全面的教程，指导开发者如何将Langfuse LLM可观测性集成到主流的云和无服务器环境中。内容覆盖了Vercel、AWS Lambda、Google Cloud Run和Docker等平台的最佳实践，确保了对整个AI工作流的完整追踪和性能监控。
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