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键盘导航测试助手
keyboard-navigation-tester
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
301
为前端开发提供键盘导航测试指导,涵盖实践步骤、行业套路、代码示例与自动校验,适配 React/Vue、无障碍与性能优化场景。
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CI/CD自动化视频内容生成
klingai-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
214
该工具旨在将Kling AI视频生成能力集成到持续集成/持续部署(CI/CD)流程中。开发者可以自动化地在代码提交或发布时,自动生成和更新产品演示、市场营销视频等视频素材,极大地提高了内容交付的效率和一致性。
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Kling AI模型升级与迁移指南
klingai-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
186
本指南为开发者提供了安全迁移Kling AI视频生成模型版本(如v1.x到v2.x)的全面指导。内容涵盖了版本间的兼容性变更、参数差异、功能矩阵(包括原生音频和相机控制)以及代码示例,帮助开发者理解如何进行模型升级、A/B测试和实现可靠的回滚机制,确保API集成顺利。
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LangChain CI/CD集成与测试框架
langchain-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
209
这是一个为LangChain应用设计的完整CI/CD流水线。它通过GitHub Actions自动化质量保障,集成了快速的模拟单元测试和使用真实大型语言模型(LLM)的集成测试。核心功能包括端到端的RAG流程验证和LangSmith追踪,确保应用的高可靠性。
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LangChain本地开发与测试流程
langchain-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
364
本指南提供了一个完整的LangChain本地开发环境配置流程。它覆盖了项目结构搭建、依赖管理,并引入了分层测试策略:使用Mock LLM进行快速的单元测试,以及使用真实API进行可靠的集成测试。适用于构建可靠、可快速迭代的LangChain应用。
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LangChain生产环境就绪度清单
langchain-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
131
这是一份全面的LangChain应用程序生产环境就绪度清单。它系统性地覆盖了从配置管理、错误处理、可观测性(如LangSmith)、性能优化、安全加固(防止提示注入、处理PII)到严格测试和部署策略等多个维度,帮助开发者确保AI应用具备高可靠性和可维护性,适用于应用上线前或现有系统的审计。
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Langfuse CI/CD:LLM质量测试集成
langfuse-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
444
本指南展示如何将Langfuse集成到CI/CD流水线(例如GitHub Actions)中,用于自动化大型语言模型(LLM)的质量测试。用户可以实现提示词回归测试、调用链验证和实验驱动的质量门禁,确保AI应用的稳定性和性能。
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Langfuse常见错误诊断与修复
langfuse-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
305
本指南是Langfuse集成错误的诊断参考手册,收录了10个最常见的集成错误。它详细列出了错误代码、根本原因和测试解决方案,帮助开发者快速定位和修复LLM应用在追踪、认证、连接等方面遇到的各种问题。
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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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Langfuse本地开发与调试工作流
langfuse-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
390
本指南提供了一套完整的Langfuse本地开发工作流,专为LLM应用开发设计。它支持热重载、实时追踪和调试功能,使用户能够在本地环境中快速迭代、观察和优化所有的模型调用及流程,并可选地部署本地私有实例,确保开发体验流畅高效。
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LangSmith LLM 可观测平台
langsmith-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
91
LangSmith 为 LLM 应用提供端到端观测能力,跟踪调用、评估输出、监控生产系统并构建测试集,同时与 OpenAI、Anthropic、LangChain 等集成,方便排查问题与保障服务质量。
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遗留系统现代化与重构
legacy-modernizer
Jeffallan/claude-skills
91
本指南提供一套系统化的方法,用于安全、分阶段地重构老旧的单体应用(Monolith)。核心流程包括依赖分析、采用“绞杀者模式”(Strangler Fig),通过编写字符化测试建立安全网,并利用特性标志(Feature Flags)实现零停机部署,彻底消除技术债务。
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