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Lindy AI 集成模式与最佳实践
lindy-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
395
本技能详细介绍了与Lindy AI平台进行外部集成的多种高级模式。涵盖了通过Webhook接收实时数据、配置HTTP请求调用外部API,以及在工作流中使用Python或JavaScript运行自定义代码。适用于构建复杂、多环节的自动化流程,实现系统间的深度联动。
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Lindy AI代理安全最佳实践
lindy-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
501
本指南提供了Lindy AI代理的完整安全最佳实践。它详细介绍了如何进行API密钥管理、Webhook认证、最小化权限范围(Scoping)和数据处理规范。通过掌握这些知识,用户可以系统性地降低AI自动化流程的风险,确保代理系统在企业级环境中实现最高的安全性和合规性。
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Lindy智能体迁移与升级指南
lindy-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
268
本指南详细介绍了Lindy智能体在平台升级、功能优化或工作区迁移时的管理流程。涵盖了从资产盘点、配置导出到分阶段部署、Webhook和电话号码重配置的全生命周期步骤,帮助用户确保业务的连续性和可靠性。
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Lindy AI Webhook与事件处理
lindy-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
420
本技能用于配置Lindy AI的高级集成和事件处理流程。它支持三种关键模式:入站Webhooks(外部系统触发),出站请求(Lindy调用外部API)和双向回调(异步通信)。适用于构建复杂、事件驱动的工作流,实现您的应用与AI代理之间的实时数据交换和自动化流程。
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LlamaIndex 数据框架
llamaindex
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
185
LlamaIndex 提供 300+ 数据连接器、向量索引、查询引擎、Agents 和多模态支持,帮助构建面向私有数据的文档问答、知识检索、聊天机器人及 RAG 流水线。
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LLM应用模式与架构
llm-app-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
283
本技能集提供了一套生产级的LLM应用开发蓝图。它全面覆盖了RAG(检索增强生成)的完整流程,从文档切块到混合检索。此外,书中还详细介绍了ReAct等高级Agent架构模式,帮助开发者构建具备复杂推理和工具使用能力的企业级AI系统。
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LangChain/LangGraph智能体开发专家
llm-application-dev-langchain-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
272
该技能旨在提供构建生产级、复杂AI智能体系统的专家指导。它专注于使用最新LangChain 0.1+和LangGraph API,实现多智能体编排、高级检索增强生成(RAG)流程(如RAG Fusion、HyDE)和复杂的状态管理。内容覆盖从架构设计到生产部署的全周期,包括FastAPI流式API、LangSmith可观测性、缓存优化及健壮的错误处理机制。
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Loki 模式自治系统
loki-mode
sickn33/antigravity-awesome-skills
476
Loki Mode 是一个多智能体自治运行系统,将产品需求驱动的流程自动推进至生产环境,结合 OpenAI SDK、DeepMind、Anthropic、AWS Bedrock 等研究能力,遵循 RARV 循环与效率指标来 orchestrate 任务。
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Microsoft 365 企业智能体SDK
m365-agents-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
469
该SDK为使用Python开发企业级AI智能体提供支持,专为Microsoft 365生态系统(如Teams和Copilot Studio)设计。它提供了一套完整的框架,支持aiohttp异步托管、复杂的活动路由、实时流式响应处理以及基于MSAL的身份验证。适用于构建专业、可靠、深度集成于企业微软服务的自动化机器人。
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M365智能代理开发指南
m365-agents-ts
sickn33/antigravity-awesome-skills
340
本SDK提供了一套全面的工具集,用于在Microsoft 365生态系统内构建企业级人工智能代理。它支持与Teams和Copilot Studio的深度集成,并利用Express托管、流式响应和Azure OpenAI等先进功能,帮助开发者构建复杂、高效的自动化业务流程。
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多智能体MLOps管道编排
machine-learning-ops-ml-pipeline
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
本技能旨在指导设计和实现一个完整的、生产级别的机器学习(ML)管道。它采用多智能体编排工作流,系统地覆盖了ML整个生命周期:包括数据摄取、特征工程、模型训练、代码优化和生产部署(MLOps),确保系统具备高可重复性、可监控性和高扩展性。
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Manifest 可观察性插件配置
manifest
sickn33/antigravity-awesome-skills
253
本指南提供完整的步骤,指导用户安装和配置Manifest可观察性插件。用户可使用此技能为AI Agent设置遥测和可观察性,连接到Manifest进行实时监控,包括配置API密钥、设置端点地址以及解决连接故障,确保系统透明化运行。
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