spring-ai-integration
De la autor
Use when integrating LLMs, chat clients, embeddings, RAG pipelines, or AI agents into Spring Boot. Covers Spring AI ChatClient, prompt templates, embeddings, vector stores, and structured output. Use when user mentions Spring AI, LLM, ChatGPT, Claude, RAG, embeddings.
Instalare
npx skills add rrezartprebreza/spring-boot-skills --skill spring-ai-integration -a claude-code
Se instalează în .claude/skills/spring-ai-integration/ · Fiecare comandă descarcă skill-ul direct de pe GitHub cu utilitarul open source skills.
Identic octet cu octet cu commit-ul scanat, cu licența depozitului și un fișier SOURCE.txt.
Vrei ca agentul să-ți propună skill-uri în timp ce scrii? Vezi cum folosești skill-urile din IDE.
Verificări de siguranță pe SKILL.md
- Conține text ascuns (caractere invizibile, comentarii lungi sau blocuri codificate)Mediu
De ce 77
aiqbench calculează scorul de încredere din semnale publice. Nu este un audit de securitate, așa că citește un skill înainte să-l instalezi.
Skill-uri similare
Cele mai apropiate de acesta prin ce fac și când sunt folosite.
- langchain4j-spring-boot-integrationgiuseppe-trisciuoglio/developer-kitProvides integration patterns for LangChain4j with Spring Boot. Configures AI model beans, sets up chat memory with Spring context, integrates RAG pipelines with Spring Data, and handles auto-configuration, dependency injection, and Spring ecosystem integration. Use when embedding LangChain4j into Spring Boot applications, building Java LLM applications with @Bean configuration, or setting up Spring AI patterns.Productivitate★ 366
- cortextonone-ai/tononeML/AI engineer — LLM integrations, prompt engineering, model pipelines, evals, RAG. Use when asked to "add AI to this", "integrate an LLM", "build a RAG pipeline", "evaluate model accuracy", or "improve this prompt".Altele★ 77
- ai-llm-integration-expertroedyrustam/vibes-plugExpert guide for integrating Large Language Models (LLMs), Model Context Protocol (MCP v1.x), hybrid reasoning models, RAG architecture, vector databases, and AI agents / Panduan ahli untuk integrasi LLM, Model Context Protocol (MCP), model hybrid reasoning, arsitektur RAG, vector database, dan agen AI.Date★ 117
- llm-app-patternstranhieutt/software_development_departmentProvides architectural patterns for LLM-powered applications and AI assistants, including prompt engineering, RAG, agent loops, conversation management, and evaluation. Use when building AI-based features, chatbots, or complex AI system architectures.Planificare★ 74
- ai-productcoco-research/cocoUse when building AI features into a product: LLM integration, RAG pipelines, guardrails, streaming, AI UX, prompt engineering, or AI cost control. Treats prompts as code and validates every model output.Design★ 797
- llm-application-devMoizIbnYousaf/ai-agent-skillsBuilding applications with Large Language Models - prompt engineering, RAG patterns, and LLM integration. Use for AI-powered features, chatbots, or LLM-based automation.Altele★ 1.2K
Note și recenzii
—
nicio recenzie
Ai încercat acest skill? Notează-l ca să-i ajuți pe alții. Autentifică-te
Discuție
Intră în discuție. Autentifică-te