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专家Kubernetes平台架构师

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能集专为构建、设计和优化大规模、安全、高可用性的云原生基础设施而设计。内容涵盖Kubernetes平台架构、先进的GitOps工作流、服务网格（Istio）、多集群管理，以及使用Terraform和OPA等工具进行基础设施自动化和策略化管理。适用于需要构建企业级容器编排平台的平台工程师。
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Kubernetes应用部署工作流

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本工作流提供了一套端到端的Kubernetes应用部署全流程指南。它系统性地涵盖了生产环境所有关键阶段，包括容器化准备、K8s清单生成、使用Helm Chart打包，到配置服务网格、实施网络安全策略，以及搭建完整的监控和GitOps CI/CD管道，确保构建高可靠、高可扩展性的生产级应用。
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LangChain LCEL快速入门指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了LangChain表达式语言（LCEL）的极简工作示例。它演示了如何使用管道语法（如.pipe()或|）将提示词、大型语言模型（LLM）和输出解析器等不同组件进行链式组合。适用于初学者和需要快速掌握AI应用核心工作流模式的开发者。
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Langfuse LLM 调用可观测性

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工作流展示了如何使用 Langfuse 为大型语言模型（LLM）调用、链式调用和复杂 Agent 实现端到端的完整追踪。它覆盖了包括 OpenAI 包装器、RAG 流程的手动 Span 追踪、流式响应监控以及多模型（如 OpenAI, Anthropic）的集成。适用于需要深入了解 AI 系统性能、调试复杂流程和监控生产环境 LLM 使用情况的场景。
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部署Langfuse进行LLM可观测性

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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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Lindy AI 智能体错误排查指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南旨在帮助用户系统地排查和解决Lindy AI智能体工作流中遇到的各类错误。内容涵盖触发器（Webhook、邮件、定时任务）失败、动作执行（Slack、HTTP请求、代码运行）错误，以及智能体流程设计中的逻辑缺陷，确保您的自动化流程稳定可靠。
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多步骤AI智能体工作流配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具提供了一个全面的指南和平台，用于构建和配置复杂的、多步骤的AI智能体工作流。用户可以通过连接触发器（如邮件、网络钩子）、动作（如发送Slack消息、更新数据库）、条件判断和知识库，实现复杂的业务流程自动化。适用于客户支持分流、数据处理和复杂通知等场景，确保AI操作的确定性和可扩展性。
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高级工作流自动化与智能体委托

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南教授如何构建复杂的、事件驱动和定时调度的自动化工作流。涵盖了各种触发器（邮件、聊天、Webhook等）的配置、条件筛选逻辑的设置，以及如何实现多步骤流程管理，并重点介绍了如何编排多个专业AI智能体（Agent）协同工作，实现高级的自动化委托能力。
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Lindy AI成本优化与工作流管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套系统化的成本优化方案，旨在帮助用户管理和降低Lindy AI平台的运行成本。内容涵盖了如何审计智能体（Agent）的资源消耗、根据任务复杂度调整模型尺寸（Right-Sizing）、合并冗余的自动化流程，以及优化触发器的频率。通过这些步骤，可以确保AI工作流的高效率和成本可控性。
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Lokalise Webhook事件处理指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能旨在指导开发者如何设置和处理 Lokalise 的实时 Webhook 事件。内容涵盖通过 API 注册 webhook 端点，处理各种翻译生命周期事件（如键值创建、翻译更新、文件导入等），并使用 Webhook 密钥进行安全验证。核心是展示如何在 Node.js/Express 环境中构建稳定、异步的事件处理器，适用于搭建基于内容变化自动化的工作流。
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Luigi 任务生成器

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针对数据管道场景自动生成 Luigi 任务，提供最佳实践指导、代码配置产出与标准校验，帮助快速搭建 ETL、流式处理与工作流编排方案。
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多智能体MLOps管道编排

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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