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搜索 SOP ，共找到 348 条记录
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LangChain生产事故处理手册

langchain-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
185
本手册提供了LangChain及大型语言模型（LLM）生产环境的标准化操作流程（SOP）。它详细指导运维工程师如何处理常见的突发故障，包括服务商中断、错误率飙升、延迟增加和成本超支等问题，并提供了相应的检测、诊断和缓解措施，是维护LLM应用的关键运维工具。
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多步骤AI智能体工作流配置

lindy-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具提供了一个全面的指南和平台，用于构建和配置复杂的、多步骤的AI智能体工作流。用户可以通过连接触发器（如邮件、网络钩子）、动作（如发送Slack消息、更新数据库）、条件判断和知识库，实现复杂的业务流程自动化。适用于客户支持分流、数据处理和复杂通知等场景，确保AI操作的确定性和可扩展性。
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Lindy AI智能体集成架构模式

lindy-reference-architecture
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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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Linkerd服务网格模式指南

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本指南提供了在Kubernetes集群中使用Linkerd服务网格的最佳实践和生产模式。涵盖了自动mTLS、用于金丝雀部署的流量分割、配置ServiceProfile以增强弹性（重试/超时），以及定义强大的服务授权策略，用于微服务架构的部署和管理。
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LLM应用模式与架构

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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

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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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Microsoft 365 企业智能体SDK

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该SDK为使用Python开发企业级AI智能体提供支持，专为Microsoft 365生态系统（如Teams和Copilot Studio）设计。它提供了一套完整的框架，支持aiohttp异步托管、复杂的活动路由、实时流式响应处理以及基于MSAL的身份验证。适用于构建专业、可靠、深度集成于企业微软服务的自动化机器人。
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M365智能代理开发指南

m365-agents-ts
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本SDK提供了一套全面的工具集，用于在Microsoft 365生态系统内构建企业级人工智能代理。它支持与Teams和Copilot Studio的深度集成，并利用Express托管、流式响应和Azure OpenAI等先进功能，帮助开发者构建复杂、高效的自动化业务流程。
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智能体内存系统设计

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本技能专注于设计和构建复杂、分层的AI智能体内存架构。它超越了简单的上下文窗口和向量存储的局限，引入了短期、长期和基于图谱的内存系统。使用此技能可确保智能体在会话间保持记忆持久性，维护实体一致性，并在累积的知识库上进行高级、关系驱动的推理，包括时序知识追踪。
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Mistral AI可观测性监控系统

mistral-observability
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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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顶级 AI 会议论文撰写

ml-paper-writing
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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为 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、AAAI、COLM 等顶级 AI 会议提供从研究仓库出发、结合 LaTeX 模板与引用验证的论文撰写流程与协作指导。
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OpenRouter模型工具调用与代理构建

openrouter-function-calling
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该工具实现了通过OpenRouter在各种大语言模型（LLM）上进行标准化的函数/工具调用。它提供了一个统一的接口，使开发者无需关心底层模型提供商差异，即可构建复杂的、多步骤的AI智能体和工作流。适用于需要结构化输出、外部工具增强的生产级应用。
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