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LangGraph ReAct智能体构建指南

langchain-langgraph-agents

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能指南详细介绍了如何使用LangGraph 1.0的`create_react_agent`构建健壮的ReAct智能体。它着重解决传统代理模型常见的循环（Loop-to-cap）和工具调用错误静默忽略等问题。学习如何定义带类型签名的工具、设置递归限制和使用状态检查点，确保错误能正确传播，从而构建可靠、可控的多步骤工作流。

FastAPI生产级最佳实践模式

fastapi-patterns

affaan-m/everything-claude-code

本指南提供了一套用于构建生产级、可扩展FastAPI API的架构模式和最佳实践。内容涵盖了清晰的项目结构划分、使用依赖注入管理数据库会话和认证、通过Pydantic定义请求和响应模型，以及处理异步I/O操作等关键环节，确保代码的健壮性和可维护性。

FastAPI生产级最佳实践模式

fastapi-patterns

本指南提供了一套用于构建生产级、可扩展FastAPI API的架构模式和最佳实践。内容涵盖了清晰的项目结构划分、使用依赖注入管理数据库会话和认证、通过Pydantic定义请求和响应模型，以及处理异步I/O操作等关键环节，确保代码的健壮性和可维护性。

Azure Cosmos DB Python 后端开发实践

azure-cosmos-db-py

sickn33/agentic-awesome-skills

使用 Python 和 FastAPI 构建生产级 Azure Cosmos DB NoSQL 服务。涵盖身份验证、服务层架构、Pydantic 模型及测试驱动开发原则，确保后端开发的安全性与代码质量。

高性能异步 API 开发

sickn33/agentic-awesome-skills

掌握使用 FastAPI、SQLAlchemy 2.0 和 Pydantic V2 构建高性能异步 API。涵盖微服务、WebSocket、安全、测试及部署策略，适用于生产级 Python 后端系统。包括异步模式、数据库优化和可观测性。

大模型结构化输出提取

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sickn33/agentic-awesome-skills

本技能旨在教授如何从大型语言模型（LLM）API中提取类型安全、结构化的数据，避免解析非结构化文本。内容涵盖主流模型（如OpenAI、Anthropic、Google）的最佳实践，包括使用JSON Schema定义结构、实现约束解码，以及构建包含重试机制的生产级数据管道。

PydanticAI：类型安全LLM代理框架

sickn33/agentic-awesome-skills

PydanticAI 是一个强大的 Python 框架，它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型（LLMs）。它允许开发者构建生产级的 AI 代理，确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全，不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性，适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。

构建 Pydantic 数据模型

pydantic-models-py

sickn33/agentic-awesome-skills

此技能帮助开发者使用多模型模式创建 Pydantic 模型，以构建清晰的 API 契约。支持定义基础、创建、更新、响应和数据库文档模型，包含 camelCase 别名和可选字段。适用于 Python 后端开发，确保类型安全并实现与 TypeScript 的无缝集成。

FastAPI后端开发工作流

python-fastapi-development

sickn33/agentic-awesome-skills

这是一个用于构建生产级Python后端API的完整工作流。它覆盖了从项目搭建、使用SQLAlchemy进行数据库集成、Pydantic数据校验、实现JWT/OAuth2认证，到包括单元测试、异常处理和Docker部署的全部开发流程，适用于构建健壮的微服务架构。

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