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Azure OpenTelemetry Python 监控库
azure-monitor-opentelemetry-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
321
本库为Python应用程序提供了一键式的Azure Application Insights集成方案。它利用OpenTelemetry技术,实现跨主流框架(如Flask, Django, FastAPI)和各种库的自动追踪、指标和日志收集,帮助开发者实现全面的应用性能监控和可观测性。
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全栈项目开发指南
cc-skill-project-guidelines-example
sickn33/antigravity-awesome-skills
235
本技能提供了一套完整的全栈项目开发指南模板,适用于指导复杂、现代应用的构建。内容涵盖了从架构设计、文件结构到最佳实践代码模式的方方面面,特别是针对Next.js、FastAPI、Supabase等主流技术栈,以及如何进行结构化的AI集成,是开发团队的优秀蓝图。
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FastAPI 异步 API 专家
fastapi-expert
Jeffallan/claude-skills
406
指导使用 FastAPI 和 Pydantic V2 构建异步 REST 服务,结合 JWT 认证、SQLAlchemy 异步数据层、WebSocket 及 OpenAPI 文档,保障接口验证、权限和性能达标。
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FastAPI 机器学习端点
fastapi-ml-endpoint
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
207
在提及 FastAPI ML 端点时自动提供部署指导、代码示例和配置校验,确保按行业最佳实践上线服务。
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高性能 FastAPI API 专家指南
fastapi-pro
sickn33/antigravity-awesome-skills
204
本指南是构建高性能、异步优先 API 的专家级资源。它深度覆盖了使用 FastAPI、SQLAlchemy 2.0 和 Pydantic V2 的最佳实践。内容涵盖微服务架构、WebSocket、OAuth2 安全、全面的测试策略、性能优化和现代 DevOps 流程,旨在帮助用户掌握构建可扩展、生产级 Python Web 服务所需的所有知识。
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FastAPI 路由生成器
fastapi-router-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
64
自动化 FastAPI 路由创建,指导开发者遵循最佳实践,生成并校验涵盖 Python、Node.js、Go 及微服务架构的后端服务代码。
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FastAPI 路由构建与最佳实践
fastapi-router-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
206
本指南提供了一套创建健壮、可扩展的 FastAPI 路由的完整模式。它涵盖了最佳实践,包括实现认证逻辑(必需/可选依赖),使用 Pydantic 定义结构化响应模型,以及正确设置 HTTP 状态码。适用于需要构建结构化、安全且符合规范的 Python 后端 API 的场景。
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FastAPI生产级项目模板
fastapi-templates
sickn33/antigravity-awesome-skills
253
该模板提供生产级别的FastAPI项目结构,集成了异步模式、依赖注入、中间件和全面的错误处理机制。适用于从零开始构建高性能的RESTful API、微服务或复杂的后端系统,确保代码结构符合最佳工程实践。
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基于规范生成RESTful API
generating-rest-apis
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
501
本技能能够根据OpenAPI规范或数据库模式,自动生成完整、生产级的RESTful API代码。它支持多种主流后端框架(如Express, FastAPI, Spring Boot),并自动实现标准的CRUD操作、分页、过滤、数据校验和认证中间件,极大地加速了后端API的搭建周期。
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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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LlamaGuard 内容审核
llamaguard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
441
LlamaGuard 是 Meta 提供的 7-8B 参数审核模型,能在输入/输出端识别暴力仇恨、性内容、武器、毒品、自伤、犯罪策划等六类风险,支持 vLLM、HuggingFace、FastAPI 和 NeMo Guardrails 的部署。
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LangChain/LangGraph智能体开发专家
llm-application-dev-langchain-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
272
该技能旨在提供构建生产级、复杂AI智能体系统的专家指导。它专注于使用最新LangChain 0.1+和LangGraph API,实现多智能体编排、高级检索增强生成(RAG)流程(如RAG Fusion、HyDE)和复杂的状态管理。内容覆盖从架构设计到生产部署的全周期,包括FastAPI流式API、LangSmith可观测性、缓存优化及健壮的错误处理机制。
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