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Instantly API V2 认证与配置
instantly-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
307
本指南详细介绍了如何为Instantly.ai API v2进行身份验证和项目配置。它涵盖了从生成API密钥、设置环境凭证到使用TypeScript和Python编写客户端封装的完整流程。适用于需要将Instantly平台功能集成到自定义应用或自动化工作流的开发者。
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Instantly多环境部署配置
instantly-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
359
本技能提供了一个完整的模板和指南,用于在开发、预发布和生产环境之间配置 Instantly.ai。其核心目的是确保工作空间的高度隔离性,通过环境变量管理API密钥和工作流,防止在测试或开发阶段意外影响到生产数据,保证部署流程的安全性。
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确保 Instantly API 集成安全
instantly-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
180
本技能指南详细介绍了与 Instantly.ai 集成时的安全最佳实践。内容涵盖了如何实现最小权限(Least-Privilege)API 作用域划分、使用环境变量或密钥管理服务进行密钥(Secret)安全存储、执行安全的 API 密钥轮换,以及通过自定义头部验证 Webhook 请求。适用于构建安全、稳定、可扩展的 SaaS 集成系统的开发者。
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TypeScript项目架构脚手架
javascript-typescript-typescript-scaffold
sickn33/antigravity-awesome-skills
370
这是一个专业的TypeScript项目架构脚手架工具。它可以根据用户需求,生成符合行业最佳实践的完整项目结构,涵盖Next.js全栈应用、React+Vite单页应用以及Node.js API等多种类型。它集成了pnpm、Vite等现代工具链,确保项目具备类型安全、清晰的模块划分和完善的测试配置,帮助开发者快速搭建高质量的开发环境。
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Juicebox多环境配置指南
juicebox-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
59
本指南详细介绍了Juicebox AI平台的跨环境(开发、预发布、生产)设置与管理。环境隔离机制确保了工作空间的安全性和数据访问的严格控制。它通过区分样本数据集(开发)、限制导出功能的完整数据集(预发布)和全功能的生产环境,确保了数据完整性。遵循此流程可安全地将分析从开发阶段部署到生产环境。
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Kling AI生产环境部署检查清单
klingai-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
487
本清单旨在确保将Kling AI视频生成功能部署到生产环境前,系统具备高度的鲁棒性和安全性。它涵盖了认证机制、错误处理策略(如重试逻辑和超时设置)、成本控制、内容安全审查和详细的监控指标,帮助开发者全面完成上线前的质量和功能验收。
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团队化AI访问与配额管理
klingai-team-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
220
本技能提供全面的AI API团队访问管理方案,用于确保企业级AI应用的安全性和可控性。它支持基于角色的权限控制(管理员、编辑者、查看者),实现按成员和团队总体的用量配额限制,并支持为开发、预发布和生产环境设置独立API密钥,适用于大型企业AI系统部署。
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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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LangChain本地开发与测试流程
langchain-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
364
本指南提供了一个完整的LangChain本地开发环境配置流程。它覆盖了项目结构搭建、依赖管理,并引入了分层测试策略:使用Mock LLM进行快速的单元测试,以及使用真实API进行可靠的集成测试。适用于构建可靠、可快速迭代的LangChain应用。
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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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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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