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生产级测试自动化技能集
lambdatest-agent-skills
sickn33/antigravity-awesome-skills
64
这是一个囊括46个生产级测试自动化技能的综合索引,覆盖了E2E、单元、移动、BDD和云测试等多个维度,支持15种以上的编程语言。本技能旨在将AI代码助手提升为高级QA架构师,使其能生成符合行业规范、结构严谨的测试代码。它支持项目配置、CI/CD流程集成和跨平台调试,适用于所有主流测试框架。
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LangChain内容块:多模态消息处理
langchain-content-blocks
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
326
本技能深入讲解了LangChain 1.0中各种内容块(文本、图像、工具使用、思考、文档引用)的标准处理方法。它解决了不同LLM提供商(如Claude, GPT-4o, Gemini)在处理多模态输入、工具调用迭代和特殊内容块时的格式差异,确保代码的兼容性和稳定性。
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LangGraph状态图基础与最佳实践
langchain-langgraph-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
187
本技能详细指导用户使用Python构建健壮的LangGraph 1.0状态图。内容涵盖使用带有Reducer的TypedDict定义状态、编写节点函数、以及防御性地设置条件边。特别解决了图表常见的陷阱,如状态更新错误、图表静默终止、递归限制计算误区和检查点状态演进问题,确保了复杂的LLM工作流逻辑的可靠运行。
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LangGraph 状态持久化与检查点管理
langchain-langgraph-checkpointing
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
401
本技能深入讲解了LangGraph代理的健壮状态管理方法。它解决了常见的检查点陷阱(如缺少线程ID、状态非JSON可序列化等),提供了使用MemorySaver或PostgresSaver实现可靠状态持久化的最佳实践。内容涵盖了线程约束、Schema迁移和时间旅行调试,确保应用具备生产级的稳定性。
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LangGraph人机循环审批流程
langchain-langgraph-human-in-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于在复杂的LangGraph工作流中集成人工审核环节。它允许流程在执行关键、不可逆的操作(如发送邮件或调用工具)前暂停,等待用户通过Web UI或Slack进行人工批准。本技能解决了流程中断时的状态序列化、恢复机制,确保了工作流的安全性、可控性与数据完整性。
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LangGraph子图与复杂系统构建
langchain-langgraph-subgraphs
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能深入讲解LangGraph的子图(Subgraph)和组合机制,用于构建复杂的多智能体系统,如规划器-执行器或分层团队。内容重点解决了子图间共享状态的传递(P21)和回调函数作用域(P28)等关键陷阱。学习如何通过显式定义状态合同和掌握Send、Command等高级模式,构建可靠、可隔离的复杂工作流。
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LangChain中间件高级模式
langchain-middleware-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了LangChain和LangGraph的标准化中间件模式,用于构建健壮的LLM应用。它解决生产环境中的关键问题,如跨租户PII泄露、令牌预算超支、提示注入防御(Guardrails)和缓存污染,确保AI应用的安全性、可靠性和成本控制。
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LangChain模型推理实战指南
langchain-model-inference
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指南深入介绍了使用LangChain进行生产级、高可靠性的LLM推理。它解决了跨多模型提供商(如Anthropic, OpenAI, Gemini)集成时常见的关键陷阱,包括内容块(content block)的复杂处理、流式传输的精确Token计数、以及结构化输出的稳定性。旨在提供一套版本安全、可扩展的LLM调用方案。
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LangChain OTEL 可观测性追踪
langchain-otel-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能旨在将LangChain 1.0和LangGraph 1.0的工作流深度集成到OpenTelemetry(OTEL)原生后端。它解决了核心可观测性痛点,包括确保提示词内容(Prompt Content)的准确捕获、实现子图(Subgraph)级的跨越式Span传播,并提供延迟、成本等五个LLM特定的服务级别目标(SLO)。适用于需要合规性、多租户或现有OTEL堆栈的场景。
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LangChain提示工程与版本控制
langchain-prompt-engineering
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能为LangChain应用提供了专业的提示工程解决方案。它解决了代码中嵌入式提示字符串易出错的问题,指导开发者将提示集中化并版本化。核心功能包括利用LangSmith平台进行提示的发布、回滚和A/B测试,通过固定的Commit Hash实现生产环境的稳定版本锁定,确保LLM应用的提示层可靠性。
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AI多媒体内容生成与管理
libtv-video
nexu-io/nexu
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这是一个全面的AI多媒体内容生成工具,支持使用Seedance 2.0、Kling 3.0等主流模型,实现文本到图像、图像到视频、视频延续等多种高级工作流。它具备异步生成和多渠道交付能力,非常适用于自动化内容创作、素材生成和流程化的媒体工作流。
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领英个人资料优化与权威构建
linkedin-profile-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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作为专业的领英(LinkedIn)策略师,本技能旨在将用户传统的简历和资料,升级为具有全球权威性的个人品牌档案。它会进行深度审核,优化标题、简介和工作经验,提升SEO可见性,帮助用户构建统一的职业叙事,实现职业生涯和业务机会的增长。
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