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生产级Genkit应用流开发
genkit-production-expert
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
452
本技能旨在指导用户构建生产级的Genkit AI应用。内容涵盖完整的开发生命周期,包括实现高级RAG系统、多步骤工具调用代理和复杂工作流,支持Node.js、Python和Go等多种语言。重点讲解了Schema验证、OpenTelemetry追踪、错误处理、以及到Firebase Functions或Cloud Run的可靠部署最佳实践。
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Vertex AI 操作验证器
gh-actions-validator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
118
验证 Vertex AI Agent Engine 的 GitHub Actions 流程,强制使用 WIF、最小权限 IAM、OIDC 授权与安全扫描,保障 Google Cloud 部署自动化且安全。
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多智能体Git工作流编排
git-pr-workflows-git-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
86
该技能提供了一个完整的、多智能体驱动的Git开发工作流。它自动化了从代码初审、依赖分析到全套测试执行(单元/集成/端到端)的整个过程。通过协调多个专业智能体,系统性地检查代码质量,识别潜在的破坏性变更,并生成符合规范的提交信息,确保代码在提交前达到最佳的发布就绪状态。
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Google 云代理 SDK
google-cloud-agent-sdk-master
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
132
掌握 Google Cloud 的 Agent 开发工具包与起步包,构建容器化多智能体、自动化 RAG、CI/CD 流水线,面向 Cloud Run、GKE、Agent Engine 等生产级部署。
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使用Azure AI SDK构建托管智能体
hosted-agents-v2-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
458
本指南提供了使用Python和Azure AI Projects SDK创建容器化托管智能体(Hosted Agents)的完整流程。通过ImageBasedHostedAgentDefinition定义智能体的容器镜像、资源配置、支持的工具集和通信协议。适用于在Azure AI Foundry等环境中部署生产级、可扩展的AI应用。
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AI驱动的智能故障排除流程
incident-response-smart-fix
sickn33/antigravity-awesome-skills
397
本技能提供了一个基于多智能体编排的复杂生产环境故障排除流程。它将AI代码助手、可观测性平台和自动化工具(如分布式追踪、Git bisect)结合,形成“分析-调查-修复-验证”的完整闭环。旨在指导用户解决跨系统的复杂Bug,显著降低平均恢复时间(MTTR),提升系统整体的韧性和稳定性。
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LangChain 大模型应用框架
langchain
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
371
LangChain 提供围绕模型、链路、工具调用、记忆和向量存储的统一框架,适合快速搭建智能问答、聊天机器人、RAG 流水线及自动化代理的原型和生产级应用。
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LangChain LLM应用架构指南
langchain-architecture
sickn33/antigravity-awesome-skills
201
本指南深入讲解LangChain框架,帮助用户掌握构建复杂、生产级大型语言模型(LLM)应用程序的完整能力。内容涵盖自驱代理(Agents)、链式调用(Chains)、记忆管理、检索增强生成(RAG)以及外部工具集成等核心模块,全面助力构建智能AI系统。
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LangChain常见错误排查指南
langchain-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
311
本指南是LangChain开发者的专业故障排除手册,旨在帮助用户快速诊断和修复在使用LangChain时遇到的常见错误和异常。内容涵盖导入错误、API认证失败、结构化输出解析问题、Agent循环等,提供准确的根源分析和可直接使用的修复代码,确保LLM应用的开发流程顺畅。
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LangChain工具调用智能体构建
langchain-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
277
本指南详细介绍了如何使用LangChain构建自主智能体。学习如何定义工具(Tool Definition)、利用`AgentExecutor`进行多步骤决策,实现工具调用、对话记忆管理和流式输出。适用于构建复杂的、需要与外部工具交互的AI工作流。
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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迁移深度指南
langchain-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
275
本指南为开发者提供了将现有基于原始SDK或旧框架(如LlamaIndex)的LLM代码库,迁移到标准化LangChain框架的完整流程。内容涵盖代码评估、RAG重构、智能体(Agent)和工具调用(Tool Calling)的实践,帮助用户构建更稳定、更可维护的AI应用。
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