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搜索 LangChain ，共找到 49 条记录
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LangChain安全最佳实践指南

langchain-security-basics
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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LangChain版本升级与迁移指南

langchain-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
227
本指南提供了一份全面的LangChain版本升级路径图，指导开发者如何安全地从旧版本迁移到新版本。内容涵盖了关键的破坏性变更，包括导入路径变更、将旧版链式调用（LLMChain）转换为LCEL管道语法、更新Agent API以及内存存储的最佳实践，确保项目平稳过渡和功能现代化。
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LangChain事件处理与流式集成

langchain-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
118
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。
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Langfuse 观测平台

langfuse
sickn33/antigravity-awesome-skills
134
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。
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LangSmith 跟踪调试助手

langsmith-fetch
ComposioHQ/awesome-claude-skills
203
借助 langsmith-fetch CLI 从 LangSmith Studio 抓取 LangChain/LangGraph 代理的执行轨迹，分析错误、工具调用、内存/性能指标并导出调试会话，帮助定位行为异常与失败原因。
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LangSmith LLM 可观测平台

langsmith-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
91
LangSmith 为 LLM 应用提供端到端观测能力，跟踪调用、评估输出、监控生产系统并构建测试集，同时与 OpenAI、Anthropic、LangChain 等集成，方便排查问题与保障服务质量。
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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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LangChain内容块：多模态消息处理

langchain-content-blocks
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
326
本技能深入讲解了LangChain 1.0中各种内容块（文本、图像、工具使用、思考、文档引用）的标准处理方法。它解决了不同LLM提供商（如Claude, GPT-4o, Gemini）在处理多模态输入、工具调用迭代和特殊内容块时的格式差异，确保代码的兼容性和稳定性。
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LangChain核心工作流构建与调试

langchain-core-workflow
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能详细介绍了使用LangChain 1.0核心组件构建复杂、健壮的LLM工作流。涵盖了`RunnableParallel`（并行任务）、`RunnableBranch`（条件路由）和`RunnablePassthrough`（状态传递）等核心概念。特别强调了如何通过调试探针和类型注解来解决多步骤链中常见的输入输出形状错误（如KeyError），适用于复杂的RAG、分类或信息提取流程。
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LangGraph深度智能体：规划与反思

langchain-deep-agents
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于构建复杂、长期运行的AI智能体框架。它专门解决高级代理设计中的核心痛点，包括状态存储的无限增长（虚拟文件系统清理）和子智能体的角色混淆问题。适用于需要多步骤规划、任务委派和通过反思机制进行自我修正的复杂业务场景。
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LangChain RAG：向量搜索与优化

langchain-embeddings-search
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
350
本指南旨在掌握使用LangChain构建稳健的检索增强生成（RAG）流程。内容深入探讨了向量搜索的常见陷阱，包括不同向量数据库的相似度分数语义差异（L2与Cosine）、嵌入维度匹配问题，以及针对代码和Markdown的文本分块最佳实践。学习如何选择、配置和优化FAISS、Pinecone、Chroma等多种向量存储，确保RAG系统的高召回率。
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大模型链评估与回归测试

langchain-eval-harness
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具提供了一套全面的、可复现的LLM链和智能体评估系统。它集成了黄金数据集管理、LangSmith评估、RAGAS指标、deepeval LLM判别等功能。适用于为新构建的链条设置质量基线、诊断模型切换后的性能退化，以及在CI/CD流程中设置回归检测门禁。
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