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LangChain生产级架构蓝图
langchain-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
162
本文件提供了一套生产级、可扩展的LangChain应用架构蓝图,用于构建企业级LLM系统。它详细指导了分层设计、提供商抽象(支持轻松更换不同LLM)、链注册机制(动态管理业务流程)、RAG流程和多智能体编排。适用于构建高可靠、模块化、可维护的AI应用。
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LangChain版本升级与迁移指南
langchain-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
227
本指南提供了一份全面的LangChain版本升级路径图,指导开发者如何安全地从旧版本迁移到新版本。内容涵盖了关键的破坏性变更,包括导入路径变更、将旧版链式调用(LLMChain)转换为LCEL管道语法、更新Agent API以及内存存储的最佳实践,确保项目平稳过渡和功能现代化。
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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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LangGraph 智能代理框架
langgraph
sickn33/antigravity-awesome-skills
132
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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LangSmith 跟踪调试助手
langsmith-fetch
ComposioHQ/awesome-claude-skills
203
借助 langsmith-fetch CLI 从 LangSmith Studio 抓取 LangChain/LangGraph 代理的执行轨迹,分析错误、工具调用、内存/性能指标并导出调试会话,帮助定位行为异常与失败原因。
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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 智能体错误排查指南
lindy-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南旨在帮助用户系统地排查和解决Lindy AI智能体工作流中遇到的各类错误。内容涵盖触发器(Webhook、邮件、定时任务)失败、动作执行(Slack、HTTP请求、代码运行)错误,以及智能体流程设计中的逻辑缺陷,确保您的自动化流程稳定可靠。
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多步骤AI智能体工作流配置
lindy-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
73
本工具提供了一个全面的指南和平台,用于构建和配置复杂的、多步骤的AI智能体工作流。用户可以通过连接触发器(如邮件、网络钩子)、动作(如发送Slack消息、更新数据库)、条件判断和知识库,实现复杂的业务流程自动化。适用于客户支持分流、数据处理和复杂通知等场景,确保AI操作的确定性和可扩展性。
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高级工作流自动化与智能体委托
lindy-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
本指南教授如何构建复杂的、事件驱动和定时调度的自动化工作流。涵盖了各种触发器(邮件、聊天、Webhook等)的配置、条件筛选逻辑的设置,以及如何实现多步骤流程管理,并重点介绍了如何编排多个专业AI智能体(Agent)协同工作,实现高级的自动化委托能力。
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Lindy AI成本优化与工作流管理
lindy-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
183
本指南提供了一套系统化的成本优化方案,旨在帮助用户管理和降低Lindy AI平台的运行成本。内容涵盖了如何审计智能体(Agent)的资源消耗、根据任务复杂度调整模型尺寸(Right-Sizing)、合并冗余的自动化流程,以及优化触发器的频率。通过这些步骤,可以确保AI工作流的高效率和成本可控性。
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AI智能体数据处理与合规指南
lindy-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
467
本技能提供了一套全面的指南,用于管理AI智能体工作流中的数据。内容涵盖数据分类(包括PII和PHI)、提示词控制、安全记忆使用以及数据隔离技术。帮助用户确保在使用AI代理处理敏感或受监管数据时,能够符合GDPR、HIPAA、CCPA等全球法规要求。
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林迪AI智能体调试工具包
lindy-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
276
本工具包是专为解决复杂智能体(Agent)故障而设计的综合诊断工具。它系统地收集环境信息(如Node.js、Python版本),测试Webhook和主流API(如Slack、Gmail)的连接状态,并指导用户回顾任务历史记录,最终生成一份结构化的支持报告,极大地提高了故障排查的效率。
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