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Instantly API v2快速上手指南
instantly-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
338
本脚本是Instantly API v2的最小化工作示例。它展示了如何通过API调用实现核心功能,包括列出活动、检查邮件账号健康度以及获取详细的活动分析数据。适用于开发人员进行新集成测试和学习API基础用法。
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Juicebox人脉搜索与档案丰富
juicebox-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
237
该技能展示了如何使用Juicebox SDK执行高级人脉搜索和个人档案丰富。用户可以使用自然语言查询(例如“FAANG的资深机器学习工程师”)搜索目标人员,并获取其详细的联系方式、技能和教育背景信息,适用于市场调研、人才挖掘和专业外展。
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Juicebox API升级与迁移指南
juicebox-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
380
本指南为开发者提供了关于升级和迁移使用Juicebox API系统的全套方案。内容涵盖了API版本检测、复杂数据模式(如搜索结果)的结构化转换、查询语法更新以及错误处理。它帮助开发者平稳应对API的各种重大变更,确保招聘和市场研究流程的连续性与稳定性。
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Kling AI视频生成实战指南
klingai-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
175
本技能是为开发者设计的,提供使用Kling AI文本到视频API的完整实战指南。通过提供Python和Node.js代码示例,详细演示了完整的视频生成流程:提交文本提示词、轮询任务状态,并最终获取视频链接。适用于需要将AI视频生成功能集成到开发项目中的场景。
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Kling AI API常见陷阱指南
klingai-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
134
本文档汇总了使用Kling AI API时开发者常见的错误、陷阱和反模式。它详细介绍了从API调用参数类型、JWT管理、任务轮询到视频资源持久化等十个关键的实践最佳指南,帮助开发者避免运行时错误,确保视频生成流程的稳定性和可靠性。
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飞链AI视频云存储集成
klingai-storage-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
500
由于Kling AI生成的视频URL是临时的,本技能提供了一个完整的云存储解决方案。它支持将视频资产下载并持久化存储到主流云盘(包括AWS S3、GCS和Azure)。本技能覆盖了从视频下载、多平台上传到元数据记录的全流程工作流,确保视频资源的可持续访问和管理。
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Kling AI任务回调配置
klingai-webhook-config
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南教授如何为Kling AI视频生成任务配置Webhook回调。用户无需持续轮询API状态,只需在创建任务时提供一个回调URL。当任务完成(无论成功或失败),Kling AI系统会自动向您的指定端点发送POST通知,从而实现高效的事件驱动工作流,适用于构建复杂的视频处理和管道自动化。
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Lambda 函数生成器
lambda-function-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在 AWS 技能领域自动响应 Lambda Function Generator 相关请求,提供逐步指导、生成代码与配置、遵循云端最佳实践并校验无服务器产出。
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LangChain LCEL快速入门指南
langchain-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
185
本指南提供了LangChain表达式语言(LCEL)的极简工作示例。它演示了如何使用管道语法(如.pipe()或|)将提示词、大型语言模型(LLM)和输出解析器等不同组件进行链式组合。适用于初学者和需要快速掌握AI应用核心工作流模式的开发者。
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部署Langfuse进行LLM可观测性
langfuse-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
288
本指南提供了一份全面的教程,指导开发者如何将Langfuse LLM可观测性集成到主流的云和无服务器环境中。内容覆盖了Vercel、AWS Lambda、Google Cloud Run和Docker等平台的最佳实践,确保了对整个AI工作流的完整追踪和性能监控。
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Langfuse 基础追踪示例
langfuse-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
275
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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Leverly 自动化工具包
leverly-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
140
通过 Rube MCP 调用 Composio 的 Leverly 工具包自动执行流程,先查询工具、验证 Leverly 连接再按 schema 规范执行,适用于需要稳定自动化 Leverly 操作的场景。
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