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LangChain SDK安装与身份验证

langchain-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
494
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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Langfuse诊断信息收集包

langfuse-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
212
本工具包用于收集Langfuse的完整诊断证据，特别适用于准备技术支持工单。它能自动获取当前运行环境（Node.js, Python等）、Langfuse SDK版本、API网络连通性以及脱敏日志，帮助用户提供全面、准确的排障信息，加速问题解决。
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Langfuse 基础追踪示例

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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。
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Langfuse SDK安装与认证

langfuse-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
353
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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Langfuse SDK升级与迁移指南

langfuse-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
458
本指南提供Langfuse SDK从旧版本到最新版本的详细升级和迁移指南。它涵盖了TypeScript和Python两种语言的最佳实践，指导用户如何平稳过渡到基于OpenTelemetry的标准，确保LLM可观测性流程的兼容性和准确性。
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LangGraph 智能代理框架

langgraph
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133
LangGraph 生产级框架，帮助构建有状态多角色 AI 代理，涵盖图构建、状态管理、持久化、人工参与与 ReAct 模式，适用于 Python 后端部署。
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林迪AI智能体调试工具包

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具包是专为解决复杂智能体（Agent）故障而设计的综合诊断工具。它系统地收集环境信息（如Node.js、Python版本），测试Webhook和主流API（如Slack、Gmail）的连接状态，并指导用户回顾任务历史记录，最终生成一份结构化的支持报告，极大地提高了故障排查的效率。
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配置Lindy AI API和Webhooks

lindy-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
336
本指南详细介绍了Lindy AI平台的完整配置流程。它涵盖了从获取和管理API密钥、使用SDK（Python/Node.js）进行编程集成，到设置和验证Webhook认证的全步骤。确保您的外部应用能够安全、可靠地调用AI代理功能。
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Lindy AI 集成模式与最佳实践

lindy-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能详细介绍了与Lindy AI平台进行外部集成的多种高级模式。涵盖了通过Webhook接收实时数据、配置HTTP请求调用外部API，以及在工作流中使用Python或JavaScript运行自定义代码。适用于构建复杂、多环节的自动化流程，实现系统间的深度联动。
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代码质量校验与验证流程

lint-and-validate
sickn33/antigravity-awesome-skills
182
这是一个强制性的代码质量保障流程，适用于多生态系统（如Node.js/TypeScript和Python）。该流程通过运行静态分析工具（包括代码检查器、类型检查器和安全扫描器），确保代码的风格、语法和类型匹配性。必须在任何提交或完成任务前运行，才能保证代码质量。
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本地化调试证据收集器

lokalise-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
375
本工具旨在收集全面的诊断证据，用于排查Lokalise集成问题或提交技术支持工单。它会自动抓取系统环境信息、API连接测试结果、项目统计数据、文件上传流程状态以及相关的应用日志，并将所有信息打包成一个时间戳归档文件，方便技术支持人员分析。
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