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成本感知LLM管道优化

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affaan-m/everything-claude-code

该模式提供了一套构建成本优化LLM应用管道的完整方案。它结合了基于任务复杂度的模型路由、不可变成本追踪、有限重试逻辑和提示缓存等技术，帮助开发者在保证输出质量的同时，有效地控制和管理LLM API的支出，适用于处理高并发、多变复杂度的生产级任务系统。

LangChain CI/CD集成与测试框架

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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。

LangChain API成本优化指南

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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。

LangChain可观测性监控系统

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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。

LangChain事件处理与流式集成

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该技能用于实现LangChain的高级事件驱动模式。提供自定义回调处理器，可监听链式调用过程中的关键生命周期事件（如工具调用、LLM Token流式生成）。同时支持通过SSE和WebSocket进行实时数据流传输，并通过Webhook实现所有运行事件的聚合和可观测性追踪。

Langfuse 观测平台

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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。

Langfuse常见错误诊断与修复

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本指南是Langfuse集成错误的诊断参考手册，收录了10个最常见的集成错误。它详细列出了错误代码、根本原因和测试解决方案，帮助开发者快速定位和修复LLM应用在追踪、认证、连接等方面遇到的各种问题。

Langfuse LLM 调用可观测性

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本工作流展示了如何使用 Langfuse 为大型语言模型（LLM）调用、链式调用和复杂 Agent 实现端到端的完整追踪。它覆盖了包括 OpenAI 包装器、RAG 流程的手动 Span 追踪、流式响应监控以及多模型（如 OpenAI, Anthropic）的集成。适用于需要深入了解 AI 系统性能、调试复杂流程和监控生产环境 LLM 使用情况的场景。

部署Langfuse进行LLM可观测性

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本指南提供了一份全面的教程，指导开发者如何将Langfuse LLM可观测性集成到主流的云和无服务器环境中。内容覆盖了Vercel、AWS Lambda、Google Cloud Run和Docker等平台的最佳实践，确保了对整个AI工作流的完整追踪和性能监控。

Langfuse 基础追踪示例

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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。

Langfuse事件排障手册

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这是一份完整的Langfuse故障排查和应急响应手册。它提供了从初始故障分级、系统状态检查到解决常见问题（如追踪丢失、速率限制或服务中断）的详细步骤，确保用户能够快速恢复LLM应用的观测性监控。

Langfuse SDK安装与认证

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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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