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LangChain性能调优与优化

langchain-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
407
本指南提供了全面的LangChain应用性能优化技巧，帮助开发者将应用提升至生产级别。内容涵盖了基准测试、流式传输（提升用户感知速度）、并发批量处理、持久化缓存（如Redis/SQLite）的实现，以及如何通过精简Prompt和选择合适的模型来降低延迟和成本。
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Langfuse CI/CD：LLM质量测试集成

langfuse-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
444
本指南展示如何将Langfuse集成到CI/CD流水线（例如GitHub Actions）中，用于自动化大型语言模型（LLM）的质量测试。用户可以实现提示词回归测试、调用链验证和实验驱动的质量门禁，确保AI应用的稳定性和性能。
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Langfuse LLM 调用可观测性

langfuse-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
448
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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Langfuse LLM评估与基准测试

langfuse-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
87
本技能提供一套完整的LLM评估工作流，使用Langfuse平台实现系统质量管理。涵盖了利用评分机制、收集用户反馈、管理版本化的Prompt、创建测试数据集、运行自动化实验（包括LLM-as-a-Judge）等多个环节，旨在帮助开发者进行全面的模型性能基准测试和质量保障。
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AI智能体性能优化指南

lindy-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
346
本指南详细介绍了如何系统化地优化AI智能体（Agents）的运行效率、降低成本和提高稳定性。通过模型尺寸匹配、步骤合并、优化知识库查询以及精细化触发器设置，帮助用户解决智能体运行缓慢、费用过高或结果不一致的复杂问题。
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CPU/边缘本地大模型推理

llama-cpp
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
180
llama.cpp是一个纯C/C++编写的轻量级推理框架，专为在资源受限的设备上运行大型语言模型（LLM）而设计。它特别适用于没有高性能NVIDIA GPU（CUDA）的场景，非常适合Apple Silicon、AMD/Intel GPU以及边缘计算设备。通过支持GGUF量化，可以实现内存占用和推理速度的显著优化，支持本地跨平台部署。
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大型语言模型提示词优化

llm-application-dev-prompt-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
88
本技能模拟专家级提示词工程师，专注于为大型语言模型（LLMs）优化提示词。它运用宪法AI、思维链等高级技术，将基础指令转化为生产级的优化提示，能够显著提高模型的准确性、降低幻觉并节省成本。适用于需要系统性提升LLM性能和流程优化的场景。
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LLM模型评估与性能测试

llm-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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Mistral AI API性能调优指南

mistral-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
65
本指南提供一套全面的Mistral AI API性能优化框架。内容涵盖模型选型、响应流式传输（Streaming）、请求缓存、并发控制到提示词优化等高级技术。帮助开发者解决API响应慢、吞吐量不足等问题，实现高效、低延迟、高稳定性的AI应用集成，是构建生产级AI系统的必备知识。
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Mergekit 模型融合实战

model-merging
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
120
通过 Mergekit 在无需重训的前提下融合多个微调模型，交叉叠加数学、编程与对话能力，涵盖 SLERP、TIES、DARE、任务算术与线性融合，助力快速打造高性能多技能模型并部署。
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OpenRLHF训练套件

openrlhf-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
474
一个基于Ray和vLLM的高性能RLHF训练框架，兼容PPO、GRPO、RLOO、DPO，借助ZeRO-3与分布式架构在多GPU集群上加速7B-70B+大模型的策略与奖励优化流程。
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OpenRouter大模型缓存与成本优化

openrouter-caching-strategy
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
316
本技能提供了全面的OpenRouter API调用缓存策略，旨在降低成本和延迟。涵盖了内存缓存、基于Redis的持久化缓存，以及Anthropic等提供商的特殊缓存技巧。通过实现确定性缓存键和管理TTL，开发者可以显著优化重复或相似的LLM查询，特别适用于RAG系统和高并发场景，实现成本和性能双重优化。
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