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LangChain SDK安装与身份验证
langchain-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
493
本指南详细介绍了LangChain SDK在Python和Node.js环境中的安装流程。它指导用户配置核心依赖包,并安全地设置OpenAI、Anthropic和Google等主流大型语言模型(LLM)提供商的API密钥,是启动任何LLM应用开发项目的必备步骤。
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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成本监控与优化
langfuse-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
281
本指南展示如何利用Langfuse强大的分析功能,实现大型语言模型(LLM)的成本监控、分析与优化。内容涵盖自动令牌使用量跟踪、通过Metrics API获取成本报告,以及实现智能模型路由,根据任务复杂度和输入长度自动选择最具成本效益的模型。适用于需要管理AI预算、控制LLM支出和提升系统效率的开发团队。
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LLM可观测数据合规管理
langfuse-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
432
本技能用于管理大型语言模型(LLM)可观测性平台(如Langfuse)的完整数据生命周期。核心功能包括导出详细的调用轨迹和评分数据、配置数据保留策略、执行GDPR等合规操作,以及对个人身份信息(PII)进行脱敏处理。适用于需要确保AI应用数据安全和合规性的场景。
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Langfuse 基础追踪示例
langfuse-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
275
本示例展示了如何使用 Langfuse SDK 实现基础的追踪功能。它详细演示了追踪(Trace)、跨度(Span)和生成(Generation,即LLM调用)的完整层次结构,提供了TypeScript和Python两种语言的代码实现,适用于初次接入和测试项目。
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Langfuse SDK安装与认证
langfuse-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
353
本技能指导用户如何在项目中安装和配置Langfuse SDK,用于实现大语言模型(LLM)的观测性。内容涵盖了JavaScript/TypeScript和Python两种语言的设置流程,指导用户完成API密钥获取和环境变量配置,从而实现对AI应用调用过程的完整追踪和监控。
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Langfuse SDK升级与迁移指南
langfuse-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
458
本指南提供Langfuse SDK从旧版本到最新版本的详细升级和迁移指南。它涵盖了TypeScript和Python两种语言的最佳实践,指导用户如何平稳过渡到基于OpenTelemetry的标准,确保LLM可观测性流程的兼容性和准确性。
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柠檬榨汁店铺自动化
lemon-squeezy-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
327
通过 Composio MCP,自然语言指令即可查看 Lemon Squeezy 商店的订单、订阅、客户、折扣与结账记录,实现数字产品运营的全流程管理,无需手动浏览后台。
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Linguapop Rube 自动化
linguapop-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
197
通过 Rube MCP 调用 Composio 的 Linguapop 工具链,先搜索工具再确认连接,根据 schema 进行多工具执行,实现稳定的语言任务自动化。
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CPU/边缘本地大模型推理
llama-cpp
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
249
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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LLaVA 视觉语言助手
llava
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
396
LLaVA 将 CLIP 图像编码与 Vicuna/LLaMA 语言模型结合,提供基于图像的多轮对话、视觉问答、描述生成与指令跟随能力,适用于图像理解和视觉语言机器人。
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