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Lambda 层创建助手
lambda-layer-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
111
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应用生产部署
langchain-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
157
本技能提供了一套完整的LangChain应用生产级部署方案。它支持将LangChain链和Agent封装为RESTful API,兼容Python (LangServe/FastAPI) 和 Node.js (Express) 两种主流技术栈。内容涵盖了Docker容器化、云平台部署(如Cloud Run、AWS Lambda)、健康检查和性能优化,确保LLM应用具备企业级的稳定性和可扩展性。
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LangChain多环境配置与部署
langchain-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
307
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生产环境就绪度清单
langchain-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
131
这是一份全面的LangChain应用程序生产环境就绪度清单。它系统性地覆盖了从配置管理、错误处理、可观测性(如LangSmith)、性能优化、安全加固(防止提示注入、处理PII)到严格测试和部署策略等多个维度,帮助开发者确保AI应用具备高可靠性和可维护性,适用于应用上线前或现有系统的审计。
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LangChain安全最佳实践指南
langchain-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
154
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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部署Langfuse进行LLM可观测性
langfuse-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
288
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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Langfuse本地开发与调试工作流
langfuse-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套完整的Langfuse本地开发工作流,专为LLM应用开发设计。它支持热重载、实时追踪和调试功能,使用户能够在本地环境中快速迭代、观察和优化所有的模型调用及流程,并可选地部署本地私有实例,确保开发体验流畅高效。
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Langfuse生产环境部署清单
langfuse-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
262
这是一份全面的Langfuse可观测性系统生产部署检查清单。它指导用户如何将系统安全、稳定地部署到生产环境,详细涵盖了生产配置验证、健壮的错误处理机制、优雅关闭流程以及预部署验证脚本的使用,确保系统的高可靠性。
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LangGraph 智能代理框架
langgraph
sickn33/antigravity-awesome-skills
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LangGraph 生产级框架,帮助构建有状态多角色 AI 代理,涵盖图构建、状态管理、持久化、人工参与与 ReAct 模式,适用于 Python 后端部署。
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遗留系统现代化与重构
legacy-modernizer
Jeffallan/claude-skills
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本指南提供一套系统化的方法,用于安全、分阶段地重构老旧的单体应用(Monolith)。核心流程包括依赖分析、采用“绞杀者模式”(Strangler Fig),通过编写字符化测试建立安全网,并利用特性标志(Feature Flags)实现零停机部署,彻底消除技术债务。
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Lindy Webhook CI/CD 集成测试
lindy-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
118
本指南提供配置持续集成/持续部署(CI/CD)流程的框架,用于自动化测试 Lindy AI 代理的集成代码。它指导用户使用 GitHub Actions 和 Node.js,实现对 Webhook 接收器、数据负载处理以及身份验证的自动化测试,确保系统部署的高可靠性。
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Lindy AI集成部署指南
lindy-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
459
这是一份关于部署与Lindy AI代理集成的应用层指南。它详细介绍了如何设置Webhook接收器、管理回调处理器以及确保应用在Docker、Vercel等多种平台上的生产环境就绪。内容涵盖了部署前置要求、分步部署流程、后部署验证脚本和回滚计划,适用于需要构建和维护复杂AI后端服务的场景。
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