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Kotlin协程高级编程指南

kotlin-coroutines-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
443
本指南深入讲解Kotlin协程（Coroutines）和Flow的进阶用法。内容涵盖了结构化并发、健壮的异常处理机制，以及使用StateFlow和SharedFlow构建响应式数据流的最佳实践。适用于开发高性能、高并发的Kotlin应用。
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KPI仪表板设计指南

kpi-dashboard-design
sickn33/antigravity-awesome-skills
383
本指南提供了一套全面的KPI仪表板设计模式和最佳实践，旨在帮助用户构建高影响力的关键绩效指标看板。内容涵盖了从战略、战术到运营的KPI框架搭建，以及针对销售、市场、产品和财务等部门的专业指标选择，帮助用户将原始数据转化为可操作的业务洞察，支持高层决策。
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KPI 定义助手

kpi-definition-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
433
自动执行数据分析中的 KPI 定义流程，提供实践建议、SQL/可视化/商业智能的模板与验证，帮助团队高效产出标准化成果。
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专家Kubernetes平台架构师

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能集专为构建、设计和优化大规模、安全、高可用性的云原生基础设施而设计。内容涵盖Kubernetes平台架构、先进的GitOps工作流、服务网格（Istio）、多集群管理，以及使用Terraform和OPA等工具进行基础设施自动化和策略化管理。适用于需要构建企业级容器编排平台的平台工程师。
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Kubernetes 运营指南

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rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
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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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LangChain应用生产部署

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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LangChain可观测性监控系统

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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LangChain安全最佳实践指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
154
本指南全面介绍了使用LangChain构建生产环境LLM应用的安全最佳实践。内容涵盖了密钥安全管理、防御提示注入攻击、实现沙箱化的工具执行、对LLM输出进行敏感数据验证，以及完善的审计日志记录，确保应用部署的安全性。
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Langfuse LLM成本监控与优化

langfuse-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
281
本指南展示如何利用Langfuse强大的分析功能，实现大型语言模型（LLM）的成本监控、分析与优化。内容涵盖自动令牌使用量跟踪、通过Metrics API获取成本报告，以及实现智能模型路由，根据任务复杂度和输入长度自动选择最具成本效益的模型。适用于需要管理AI预算、控制LLM支出和提升系统效率的开发团队。
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LLM可观测数据合规管理

langfuse-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
432
本技能用于管理大型语言模型（LLM）可观测性平台（如Langfuse）的完整数据生命周期。核心功能包括导出详细的调用轨迹和评分数据、配置数据保留策略、执行GDPR等合规操作，以及对个人身份信息（PII）进行脱敏处理。适用于需要确保AI应用数据安全和合规性的场景。
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Langfuse LLM可观测性与监控

langfuse-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
211
本文指导如何为LLM应用建立全面的可观测性监控体系。通过集成Prometheus指标，可以实时追踪LLM的调用次数、生成延迟、Token消耗量和费用成本。适用于性能调优、成本控制及系统健康状态的持续监控。
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Langfuse LLM可观测性安全指南

langfuse-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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