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LangGraph 智能代理框架
langgraph
sickn33/antigravity-awesome-skills
133
LangGraph 生产级框架,帮助构建有状态多角色 AI 代理,涵盖图构建、状态管理、持久化、人工参与与 ReAct 模式,适用于 Python 后端部署。
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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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Laravel高级开发专家指南
laravel-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
244
本技能旨在提供资深Laravel工程师的指导规范。核心在于构建企业级、可维护、高性能的Laravel解决方案。涵盖了从清洁架构设计、业务逻辑分离、API开发、到数据库优化和安全认证等全流程最佳实践。适用于任何需要高质量代码实现和系统架构优化的后端开发任务。
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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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法律合规与政策起草
legal-advisor
sickn33/antigravity-awesome-skills
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专业的法律顾问,用于起草和优化各类法律文件,如隐私政策、服务条款、免责声明和数据处理协议。它专注于全球主流法律法规(如GDPR、CCPA),帮助企业确保数据合规性,规避法律风险。
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LibFuzzer 覆盖引导模糊
libfuzzer
trailofbits/skills
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LibFuzzer 是 LLVM 提供的 C/C++ 覆盖引导模糊测试工具,适用于 Clang 编译的项目,可快速搭建 harness,单核即可启动,便于后续转向更多核心或更复杂的模糊测试方案。
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Lindy AI成本优化与工作流管理
lindy-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
183
本指南提供了一套系统化的成本优化方案,旨在帮助用户管理和降低Lindy AI平台的运行成本。内容涵盖了如何审计智能体(Agent)的资源消耗、根据任务复杂度调整模型尺寸(Right-Sizing)、合并冗余的自动化流程,以及优化触发器的频率。通过这些步骤,可以确保AI工作流的高效率和成本可控性。
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AI智能体数据处理与合规指南
lindy-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一套全面的指南,用于管理AI智能体工作流中的数据。内容涵盖数据分类(包括PII和PHI)、提示词控制、安全记忆使用以及数据隔离技术。帮助用户确保在使用AI代理处理敏感或受监管数据时,能够符合GDPR、HIPAA、CCPA等全球法规要求。
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Lindy AI集成部署指南
lindy-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一份关于部署与Lindy AI代理集成的应用层指南。它详细介绍了如何设置Webhook接收器、管理回调处理器以及确保应用在Docker、Vercel等多种平台上的生产环境就绪。内容涵盖了部署前置要求、分步部署流程、后部署验证脚本和回滚计划,适用于需要构建和维护复杂AI后端服务的场景。
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AI代理本地Webhook测试开发
lindy-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一个完整的本地开发流程,用于测试与云端AI代理的集成。它指导开发者如何搭建和调试Webhook接收器、回调处理程序以及相关的应用程序代码。使用ngrok等隧道服务,本地化模拟完整的代理与应用之间的数据调用流程,实现高效的开发迭代。
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Lindy AI自动化工作流迁移指南
lindy-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一份全面的指南,详细介绍了如何将复杂的、依赖规则的自动化工作流(源自Zapier、Make、n8n等平台)平滑迁移到Lindy AI。内容指导用户如何将传统的硬性条件逻辑,用具备推理能力的AI智能体进行重设计和升级,确保过渡过程既平稳又智能化。
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Lindy AI 集成模式与最佳实践
lindy-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能详细介绍了与Lindy AI平台进行外部集成的多种高级模式。涵盖了通过Webhook接收实时数据、配置HTTP请求调用外部API,以及在工作流中使用Python或JavaScript运行自定义代码。适用于构建复杂、多环节的自动化流程,实现系统间的深度联动。
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