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RAG
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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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LLM 集成模式指南
llm-integration
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
97
实践指南涵盖 API 客户端、流式响应、函数调用、RAG 管道、文档切片与成本优化等 Claude LLM 集成策略,附反模式警示。
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本地化内容CI/CD自动化流程
lokalise-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
476
本指南详细介绍了如何使用GitHub Actions将Lokalise集成到CI/CD流程中,实现本地化内容的自动化管理。它自动化了整个翻译生命周期,包括代码推送时的源字符串上传、构建时的最新翻译下载,以及在PR阶段检查缺失翻译,确保所有目标语言的本地化内容完整性,从而消除手动管理文件的工作流。
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本地化生产部署检查清单
lokalise-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
464
这是一个用于本地化生产环境的综合审计工具。它通过自动化执行多步骤检查,确保国际化(i18n)部署的质量。主要功能包括:检查所有目标语言的翻译覆盖率;检测代码和本地化资源键是否同步(识别缺失或孤立的键);以及验证本地化文件的格式和占位符。在应用上线前使用,确保本地化配置的完整性和准确性。
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macOS 原生应用界面设计
macos-design
davepoon/buildwithclaude
407
指导构建原生感 macOS 桌面界面,涵盖布局、窗口元素、快捷键、明暗模式、视觉、微动效、拖拽与引导,无论 React、Electron 还是原生框架都贴合系统。
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容器镜像仓库管理
managing-container-registries
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
244
用于管理 AWS ECR、Google GCR 或 Harbor 等容器镜像仓库,生成配置代码、权限策略与自动化操作建议,确保安全可靠的镜像存储与部署流程。
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MCP服务器开发指南
mcp-builder-ms
sickn33/antigravity-awesome-skills
161
本指南详细介绍了构建模型上下文协议(MCP)服务器的流程,用于使大型语言模型(LLM)能够与外部API和服务进行交互,从而完成复杂的真实世界任务。内容涵盖了架构规划、选择合适的开发语言(如Python、TypeScript)以及选择传输机制,确保在Azure、Foundry等企业级生态系统中的可靠集成。
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Mistral AI 自动化工作流
mistral-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
176
通过 Composio MCP 集成,自动化 Mistral AI 的文件上传、批处理、OCR、RAG 文档库管理以及微调任务跟踪,适合跨应用管道和智能代理预处理数据。
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Mistral:嵌入、RAG与函数调用工作流
mistral-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
378
本工作流旨在构建基于Mistral AI的进阶应用。内容涵盖文本和代码嵌入生成、基于余弦相似度的语义搜索实现,以及完整的RAG(检索增强生成)流程。同时,它还详细演示了函数调用(Tool Use)机制,使大模型能够与外部工具和API进行交互,实现更复杂的业务逻辑。
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Mistral AI SDK安装与身份验证
mistral-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
56
本指南详细介绍了 Mistral AI SDK 的安装和配置流程,支持 Python 和 Node.js 环境。内容涵盖通过环境变量设置 API Key、验证连接,以及在生产环境中利用 Secret Manager 进行安全密钥存储。适用于所有需要集成 Mistral AI API 的项目初期设置。
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Mistral AI可观测性监控系统
mistral-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
162
用于构建全面的Mistral AI API调用监控体系。本技能提供一套完整的解决方案,包括封装的客户端工具、Prometheus指标采集和Grafana可视化仪表板。可以实时监控API的调用延迟、错误率、Token消耗和成本,帮助开发者确保生产环境的稳定运行和成本的可控性。
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