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Kubernetes 运营指南
kubernetes-operations
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
50
汇总了 Kubernetes 部署、Helm、水平扩缩、故障排查等最佳实践,帮助平台团队统一资源限制、探针、拓扑调度和事件定位,确保 API 服务高可用、可观测。
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Kubernetes 专家实践指南
kubernetes-specialist
Jeffallan/claude-skills
469
为 Kubernetes 运维提供部署清单、网络、安全、存储、GitOps 和多集群管理的实践指导,强调资源配额、探针与最小权限等最佳实践。
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Lambda 函数生成器
lambda-function-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
181
在 AWS 技能领域自动响应 Lambda Function Generator 相关请求,提供逐步指导、生成代码与配置、遵循云端最佳实践并校验无服务器产出。
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Lambda Labs GPU 云指南
lambda-labs-gpu-cloud
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
77
针对 Lambda Labs GPU 云实例的使用手册,包含适用场景、控制台/SSH/API 启动流程、GPU 选型、价格优势,以及带有 Lambda Stack 的持久化存储等实战细节。
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LangChain CI/CD集成与测试框架
langchain-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个为LangChain应用设计的完整CI/CD流水线。它通过GitHub Actions自动化质量保障,集成了快速的模拟单元测试和使用真实大型语言模型(LLM)的集成测试。核心功能包括端到端的RAG流程验证和LangSmith追踪,确保应用的高可靠性。
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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 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调试证据收集器
langchain-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
197
用于收集LangChain应用的全面诊断信息。它能够获取完整的环境快照、依赖库版本、详细的执行流程跟踪(包括LLM调用和工具使用,如LangSmith traces),以及完整的错误堆栈。适用于故障排查和准备提交高质量的Bug报告。
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LangChain企业级RBAC权限控制
langchain-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该模块为LangChain应用提供了企业级的基于角色访问控制(RBAC)框架。它实现了多租户隔离、模型访问控制、工具执行权限和使用配额管理。通过中间件强制执行权限,确保了数据和资源的安全性与合规性,适用于构建安全、可扩展的大规模企业级LLM应用。
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LangChain生产事故处理手册
langchain-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
185
本手册提供了LangChain及大型语言模型(LLM)生产环境的标准化操作流程(SOP)。它详细指导运维工程师如何处理常见的突发故障,包括服务商中断、错误率飙升、延迟增加和成本超支等问题,并提供了相应的检测、诊断和缓解措施,是维护LLM应用的关键运维工具。
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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可观测性监控系统
langchain-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
168
本指南提供了一套完整的LangChain生产级可观测性解决方案。它整合了LangSmith零代码追踪、自定义回调函数进行指标捕获(如延迟、Token使用量、错误率),以及Prometheus导出器实现告警。帮助开发者实时监控整个LLM应用管线,确保系统性能和稳定性。
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