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API性能优化与调优指南
instantly-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
344
本指南提供了专业的API集成性能优化方案,旨在帮助开发者解决高并发和速率限制问题。核心内容包括:利用缓存机制存储不常变化的数据(如分析数据),通过控制并发的批量操作来添加大量数据,实现高效的预取式分页,以及使用连接池(Keep-Alive)来提升API调用的稳定性和吞吐量。
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API限速和限流处理
instantly-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
151
本技能提供了一套完整的API限速和限流处理方案,用于处理API调用中常见的429错误。它通过实现指数退避(Exponential Backoff)、抖动(Jitter)、请求队列管理和并发控制等机制,确保了在高并发或高频次调用API时,系统的健壮性和可靠性。
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AI生成成本与预算管理
klingai-cost-controls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
346
本工具提供全面的AI生成成本控制和预算管理功能。它能实时估算每次任务所需消耗的资源点数(Credits),并设置每日使用限额和预警机制。帮助开发者在调用AI生成服务时,有效控制资源支出,防止超支。
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Kling AI API 调试与可观测性工具
klingai-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
296
这是一个用于Kling AI API集成的综合调试和可观测性工具。它能够自动捕获每一次API调用的请求/响应对、任务生命周期事件和详细的耗时指标。通过结构化日志记录,可以帮助开发者系统性地排查视频生成管道中的问题,确保构建的AI应用具备高可观测性。
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Kling AI API JWT认证指南
klingai-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
426
本指南详细介绍了如何为Kling AI API设置安全的认证机制。它指导用户如何使用访问密钥(AK)和密钥(SK)生成JWT令牌,并提供了Python和Node.js的代码示例。内容涵盖了令牌生成、验证、以及实现自动刷新机制,确保API调用的连续性和安全性。
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Kling AI API常见陷阱指南
klingai-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
134
本文档汇总了使用Kling AI API时开发者常见的错误、陷阱和反模式。它详细介绍了从API调用参数类型、JWT管理、任务轮询到视频资源持久化等十个关键的实践最佳指南,帮助开发者避免运行时错误,确保视频生成流程的稳定性和可靠性。
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奇灵AI风格迁移与特效指南
klingai-style-transfer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
449
本指南详细介绍了如何为Kling AI视频生成应用复杂的艺术风格和视觉特效。用户可以通过在提示词中加入风格描述(如水彩、动漫、电影感)实现风格迁移,或调用Effects API应用预设视觉效果(如拥抱、亲吻)。此外,还涵盖了使用Kolors API对图片进行预处理,确保生成视频的艺术一致性和专业性。
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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 API成本优化指南
langchain-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
326
本指南提供了一套完整的LangChain LLM API成本优化策略。通过实现令牌使用追踪、根据任务复杂度分级路由模型、利用缓存机制消除重复调用、进行提示词压缩,以及强制执行预算限制,帮助开发者在保证应用质量的同时,显著降低运行成本。
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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 观测平台
langfuse
sickn33/antigravity-awesome-skills
134
Langfuse 提供完整的 LLM 观测能力,涵盖调用追踪、提示管理、评估打分与成本/延迟/质量监控,适用于与 LangChain、LlamaIndex、OpenAI 等集成的生产场景。
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Langfuse SDK安装与认证
langfuse-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
353
本技能指导用户如何在项目中安装和配置Langfuse SDK,用于实现大语言模型(LLM)的观测性。内容涵盖了JavaScript/TypeScript和Python两种语言的设置流程,指导用户完成API密钥获取和环境变量配置,从而实现对AI应用调用过程的完整追踪和监控。
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