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高级LLM与智能体开发
ai-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
94
专注于构建生产级别的LLM应用、RAG系统和智能体架构。该技能覆盖了整个AI生命周期,从模型选型、向量搜索优化、多模态集成到MLOps部署和AI安全治理,旨在为企业级AI解决方案提供稳定、可扩展的落地能力。
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高级LLM与智能体开发
ai-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
94
专注于构建生产级别的LLM应用、RAG系统和智能体架构。该技能覆盖了整个AI生命周期,从模型选型、向量搜索优化、多模态集成到MLOps部署和AI安全治理,旨在为企业级AI解决方案提供稳定、可扩展的落地能力。
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自动加密货币业务拓展智能体
crypto-bd-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
407
该技能包旨在构建专业的AI智能体,实现加密货币代币的自主业务拓展。它涵盖了完整的代币尽职调查流程:包括跨链数据发现、基于多维度的100分加权评分系统、通过钱包取证分析进行安全审计,以及设计了包含人工审核环节的BD流程,适用于需要自动化完成市场拓展和尽职调查的场景。
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代码结构及依赖协议
data-structure-protocol
sickn33/antigravity-awesome-skills
229
该协议旨在为大型代码库中的AI代理提供持久化的结构化内存。它将整个代码库建模为一个有向图,不仅记录了依赖关系,更重要的是记录了每一条连接存在的'原因'。这使得AI能够在不加载整个源代码的情况下,理解项目上下文,进行影响分析和安全重构。
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Groq企业级权限与成本管理
groq-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
399
本指南提供企业级LLM API调用(以Groq为例)的完整权限管理方案。它指导开发者如何实现多层级的RBAC,包括应用层级的模型访问控制、请求限流(Rate Limiting)和精细化的预算/成本跟踪,确保大型团队在调用大模型API时安全、合规且成本可控。
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Groq SDK 安装与认证配置
groq-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
326
本指南详细介绍了如何在Python和TypeScript环境中安装和配置Groq SDK。它涵盖了依赖安装、使用环境变量进行安全API密钥管理,并提供了连接验证代码示例。使用此流程可快速搭建与Groq超高速大模型推理API的连接,是所有基于Groq的项目起步必备步骤。
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Groq多环境配置与部署
groq-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
368
本技能指南提供了一个全面的方案,用于配置和管理 Groq API 在开发、预发布和生产环境中的访问。它解决了不同环境下的配置差异,确保了模型选择、速率限制和密钥管理的安全性,适用于构建稳定可靠的LLM应用。
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Groq SDK最佳实践模式
groq-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
364
本指南提供了适用于TypeScript和Python的Groq SDK生产级最佳实践模式。它涵盖了客户端单例管理、类型安全的文本生成、流式传输处理、健壮的错误处理(如速率限制和API错误),以及指数退避重试机制,帮助开发者构建稳定可靠的LLM应用。
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Instructor 结构化输出
instructor
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
395
Instructor 将 LLM 响应映射为经过 Pydantic 验证的结构化数据,自动重试解析失败、保障类型安全、解析复杂 JSON,并支持多模型流式返回部分结果,适用于构建可靠的结构化输出流程。
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LangChain企业级RBAC权限控制
langchain-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
130
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 SDK安装与身份验证
langchain-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
493
本指南详细介绍了LangChain SDK在Python和Node.js环境中的安装流程。它指导用户配置核心依赖包,并安全地设置OpenAI、Anthropic和Google等主流大型语言模型(LLM)提供商的API密钥,是启动任何LLM应用开发项目的必备步骤。
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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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