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LangChain CI/CD集成与测试框架
langchain-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
209
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。
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LangChain调试证据收集器
langchain-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
197
用于收集LangChain应用的全面诊断信息。它能够获取完整的环境快照、依赖库版本、详细的执行流程跟踪(包括LLM调用和工具使用,如LangSmith traces),以及完整的错误堆栈。适用于故障排查和准备提交高质量的Bug报告。
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LangChain多环境配置与部署
langchain-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
307
本指南详细介绍了LangChain应用在开发、预发布和生产环境的最佳实践配置方案。通过管理独立的API密钥、模型设置和LangSmith项目,确保了严格的环境隔离。流程涵盖了使用Zod进行配置校验、以及利用GitHub Actions或云服务商密钥管理,保证了应用的安全性和部署可靠性。
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LangChain可观测性监控系统
langchain-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
168
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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Langfuse数据迁移深度指南
langfuse-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
437
这是一个深入的指南,用于执行复杂的 Langfuse 迁移工作,包括数据导出和导入的详细步骤。它涵盖了 traces、scores、prompts 和 datasets 等关键数据的处理。适用于跨平台切换、实例迁移或从 LangSmith 等系统迁移到 Langfuse 的场景,支持零停机时间双写模式。
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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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大模型链评估与回归测试
langchain-eval-harness
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
103
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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LangChain OTEL 可观测性追踪
langchain-otel-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
72
本技能旨在将LangChain 1.0和LangGraph 1.0的工作流深度集成到OpenTelemetry(OTEL)原生后端。它解决了核心可观测性痛点,包括确保提示词内容(Prompt Content)的准确捕获、实现子图(Subgraph)级的跨越式Span传播,并提供延迟、成本等五个LLM特定的服务级别目标(SLO)。适用于需要合规性、多租户或现有OTEL堆栈的场景。
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LangChain提示工程与版本控制
langchain-prompt-engineering
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
447
本技能为LangChain应用提供了专业的提示工程解决方案。它解决了代码中嵌入式提示字符串易出错的问题,指导开发者将提示集中化并版本化。核心功能包括利用LangSmith平台进行提示的发布、回滚和A/B测试,通过固定的Commit Hash实现生产环境的稳定版本锁定,确保LLM应用的提示层可靠性。
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