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搜索 RAG ，共找到 867 条记录
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LangChain RAG管道构建与实践

langchain-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
315
本教程详细指导如何使用LangChain构建完整的检索增强生成（RAG）管道。它覆盖了从数据加载（支持PDF、CSV、TXT等）到文本分块、生成嵌入向量，再到将向量存储在各种向量数据库（如FAISS, Pinecone）中的全流程。最终实现一个具备准确上下文理解和问答能力的智能检索系统。
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LangChain迁移深度指南

langchain-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
275
本指南为开发者提供了将现有基于原始SDK或旧框架（如LlamaIndex）的LLM代码库，迁移到标准化LangChain框架的完整流程。内容涵盖代码评估、RAG重构、智能体（Agent）和工具调用（Tool Calling）的实践，帮助用户构建更稳定、更可维护的AI应用。
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LangChain生产级架构蓝图

langchain-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本文件提供了一套生产级、可扩展的LangChain应用架构蓝图，用于构建企业级LLM系统。它详细指导了分层设计、提供商抽象（支持轻松更换不同LLM）、链注册机制（动态管理业务流程）、RAG流程和多智能体编排。适用于构建高可靠、模块化、可维护的AI应用。
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Langfuse LLM 调用可观测性

langfuse-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工作流展示了如何使用 Langfuse 为大型语言模型（LLM）调用、链式调用和复杂 Agent 实现端到端的完整追踪。它覆盖了包括 OpenAI 包装器、RAG 流程的手动 Span 追踪、流式响应监控以及多模型（如 OpenAI, Anthropic）的集成。适用于需要深入了解 AI 系统性能、调试复杂流程和监控生产环境 LLM 使用情况的场景。
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Laravel专家实战

laravel-specialist
Jeffallan/claude-skills
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为 Laravel 10+ 项目提供模型、认证、队列、Livewire 及 API 等全栈实现指南，强调 PSR-12、依赖注入、预加载及高覆盖测试，助力稳定构建后端功能。
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LibFuzzer 覆盖引导模糊

libfuzzer
trailofbits/skills
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LibFuzzer 是 LLVM 提供的 C/C++ 覆盖引导模糊测试工具，适用于 Clang 编译的项目，可快速搭建 harness，单核即可启动，便于后续转向更多核心或更复杂的模糊测试方案。
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Lindy AI自动化工作流迁移指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
386
这是一份全面的指南，详细介绍了如何将复杂的、依赖规则的自动化工作流（源自Zapier、Make、n8n等平台）平滑迁移到Lindy AI。内容指导用户如何将传统的硬性条件逻辑，用具备推理能力的AI智能体进行重设计和升级，确保过渡过程既平稳又智能化。
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Lindy AI智能体集成架构模式

lindy-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
488
本技能提供了一套完整的Lindy AI智能体生产级集成参考架构。涵盖了从简单的Webhook回调、复杂的事件驱动管道、多智能体协作、定时任务流到RAG知识库等多种模式，适用于设计和构建稳定、可扩展的复杂AI系统。
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线性（Linear）API 安全集成最佳实践

linear-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
362
本指南详细介绍了将外部应用安全连接到Linear API的最佳实践。它涵盖了关键的安全流程，包括使用环境变量安全存储API密钥、实施基于PKCE的OAuth 2.0认证、处理令牌刷新，以及使用HMAC-SHA256验证Webhook签名，确保了集成系统的安全性和可靠性。
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LlamaIndex 数据框架

llamaindex
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
185
LlamaIndex 提供 300+ 数据连接器、向量索引、查询引擎、Agents 和多模态支持，帮助构建面向私有数据的文档问答、知识检索、聊天机器人及 RAG 流水线。
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LLM应用模式与架构

llm-app-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
283
本技能集提供了一套生产级的LLM应用开发蓝图。它全面覆盖了RAG（检索增强生成）的完整流程，从文档切块到混合检索。此外，书中还详细介绍了ReAct等高级Agent架构模式，帮助开发者构建具备复杂推理和工具使用能力的企业级AI系统。
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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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