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LangChain性能调优与优化

langchain-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
408
本指南提供了全面的LangChain应用性能优化技巧，帮助开发者将应用提升至生产级别。内容涵盖了基准测试、流式传输（提升用户感知速度）、并发批量处理、持久化缓存（如Redis/SQLite）的实现，以及如何通过精简Prompt和选择合适的模型来降低延迟和成本。
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LangChain生产环境就绪度清单

langchain-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
131
这是一份全面的LangChain应用程序生产环境就绪度清单。它系统性地覆盖了从配置管理、错误处理、可观测性（如LangSmith）、性能优化、安全加固（防止提示注入、处理PII）到严格测试和部署策略等多个维度，帮助开发者确保AI应用具备高可靠性和可维护性，适用于应用上线前或现有系统的审计。
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Langfuse 基础追踪示例

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
275
本示例展示了如何使用 Langfuse SDK 实现基础的追踪功能。它详细演示了追踪（Trace）、跨度（Span）和生成（Generation，即LLM调用）的完整层次结构，提供了TypeScript和Python两种语言的代码实现，适用于初次接入和测试项目。
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Langfuse LLM可观测性安全指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
334
本指南提供了Langfuse LLM可观测性的安全最佳实践。核心内容包括：API密钥的严格管理、在追踪数据中清洗个人身份信息（PII）、自托管环境的安全加固、以及实施最小权限原则。帮助开发者确保其LLM集成在处理输入和输出数据时符合严格的数据隐私和安全标准。
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Lindy AI自动化工作流迁移指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
386
这是一份全面的指南，详细介绍了如何将复杂的、依赖规则的自动化工作流（源自Zapier、Make、n8n等平台）平滑迁移到Lindy AI。内容指导用户如何将传统的硬性条件逻辑，用具备推理能力的AI智能体进行重设计和升级，确保过渡过程既平稳又智能化。
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AI智能体生产就绪度检查清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
168
本清单是一份全面的AI智能体生产部署检查指南。它指导用户从开发/测试环境过渡到生产环境，重点覆盖了安全配置（密钥管理、SSO）、错误处理、监控设置、操作流程文档以及合规性要求（如HIPAA/GDPR）。确保AI Agent上线前达到最高的稳定性和可靠性。
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Linear生产环境部署检查清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
175
本检查清单提供了一套全面、专业的最佳实践和模式，用于将Linear集成部署到生产环境。它覆盖了从认证安全、密钥管理、错误处理到性能优化（缓存、批处理）和系统可观测性（健康检查、日志记录）等所有关键环节。适用于项目上线准备或现有系统审计。
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流体玻璃设计翻译进度

liquid-glass-design
affaan-m/everything-claude-code
216
本文件是为 liquid-glass-design 技能准备的日文翻译和本地化资源。请注意，当前内容处于翻译开发阶段。若需了解完整的技能功能和核心文档，请参考原始的技能文件。
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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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大型语言模型提示词优化

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sickn33/antigravity-awesome-skills
88
本技能模拟专家级提示词工程师，专注于为大型语言模型（LLMs）优化提示词。它运用宪法AI、思维链等高级技术，将基础指令转化为生产级的优化提示，能够显著提高模型的准确性、降低幻觉并节省成本。适用于需要系统性提升LLM性能和流程优化的场景。
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LLM模型评估与性能测试

llm-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
357
提供了一套全面的大型语言模型（LLM）评估框架。内容涵盖自动化指标（如BLEU、ROUGE、BERTScore）、人工评估维度以及使用LLM作为裁判的先进方法。适用于系统性地衡量模型性能、对比不同Prompt或模型，确保AI应用的可靠性和可部署性。
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自动化本地化翻译工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
232
本工作流旨在自动化本地化翻译的核心流程。用户可以使用它上传源翻译文件（如JSON, XLIFF），或通过API程序化创建、更新翻译键，并批量添加标签进行版本和发布管理。适用于CI/CD流水线和内容管理系统集成场景。
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