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LLM产品开发

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面向 AI 产品工程师，涵盖提示即代码、输出校验、安全防护、流式体验与成本监控，帮助稳定发布大语言模型功能并在生产中避免幻觉与故障。

Airflow DAG 自动生成器

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自动化生成 Airflow DAG，涵盖 ETL、流数据处理等场景，提供行业最佳实践、生产级样例和标准校验，帮助快速搭建稳定的数据管道。

Apollo 部署集成

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自动化将 Apollo.io 集成推送到生产环境，涵盖环境配置、健康检查、回滚以及适用于 Vercel、GCP、AWS 和 K8s 的平台工作流，保障稳定上线。

Apollo 生产部署清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

Apollo 生产部署清单帮助团队在上线前逐项验证 Apollo 集成，涵盖环境准备、校验脚本、上线后检查与回滚措施，确保发布稳定可靠。

Clay SDK 最佳实践

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提供 Clay SDK 在 TypeScript 与 Python 中的生产级实践，涵盖单例客户端、自动重试、结构化错误处理与响应校验，助力稳定集成。

Customer.io 部署管道

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提供 Customer.io 集成的生产部署流程，涵盖 Cloud Run、Vercel、AWS Lambda 和 Kubernetes，集成健康检查与蓝绿发布以保障稳定上线。

自动化模型部署

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该技能面向需要把训练完成的机器学习模型投入生产的场景，通过分析需求、生成 API 和部署代码、执行数据校验与错误处理，并自动化部署流程，确保模型在线服务稳定高效。

文档引擎性能调优

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通过缓存、批处理、队列、分页和监控等手段提升 Documenso 集成的响应速度与稳定性，减少 API 调用并保障大批量文档处理在生产环境中的表现。

Exa 多环境搜索配置

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统一配置 Exa 神经搜索 API 的开发、预发布与生产环境，隔离密钥、缓存与返回限制，并在 CI/CD 中注入变量，便于跨环境管控成本与稳定性。

Exa生产部署清单

exa-prod-checklist

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

引导团队完成 Exa 集成生产部署的准备、测试、基础设施、文档与灰度上线步骤，涵盖健康检查、监控配置和回滚脚本，确保上线稳定安全。

Exa 可靠性模式

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为 Exa 神经搜索集成提供熔断、缓存、重试、降级和质量监控等可靠性策略，确保生产服务在限流、空结果或响应波动时仍然稳定可用。

Exa SDK 实践指南

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提供 TypeScript 和 Python 的 Exa SDK 生产级模式，从单例客户端到结构化错误处理、重试和响应校验，帮助团队稳定集成 Exa API。

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