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成本感知型 LLM 流水线

cost-aware-llm-pipeline

affaan-m/everything-claude-code

将模型路由、预算追踪、重试策略与提示缓存组合成可复用流水线，帮助多模型批处理在保障质量的同时控制 Claude/GPT 等 LLM API 的支出。

代码模型基准评测

evaluating-code-models

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用 BigCode 评测工具在 HumanEval、MBPP、MultiPL-E 等 15+ 基准上跑 pass@k 指标，用于比较代码模型的生成质量、多语言支持以及量化或指令调优版本的表现。

Groq 企业级权限管理

groq-enterprise-rbac

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导如何配置 Groq 企业单点登录、令牌权限、组织级治理以及模型访问控制、限流、预算阈值和密钥轮换，保障多个团队安全接入超快 LPU 推理 API。

OpenRouter路由规则

openrouter-routing-rules

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

实现基于请求内容、成本和延迟的 OpenRouter 模型路由，适配项目配置、测试验证并监控上线状态，帮助团队在多约束场景下选择最优模型。

Perplexity 多环境配置

perplexity-multi-env-setup

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过开发/预发/生产三个环境的 Sonar/Sonar-pro 配置，管理 Perplexity API 的模型选择、请求限流和成本，适用于多环境搜索集成部署。

Pydantic 多模型模式

pydantic-models-py

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过 Pydantic 多模型模式生成清晰的 API 合同，涵盖 Base/Create/Update/Response/InDB 模型、驼峰别名、可选更新字段和 Cosmos DB 文档类型，配套介绍 Python 与 TypeScript 的集成步骤。

PyTorch Lightning 训练框架

pytorch-lightning

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

PyTorch Lightning 提供高层训练框架，内置分布式训练（DDP/FSDP/DeepSpeed）、回调、检查点、日志与设备管理，帮助你从笔记本到多节点集群轻松运行高质量模型训练。

终端媒体生成

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SamurAIGPT/Generative-Media-Skills

通过 muapi.ai 提供的 schema 流程与 100+ 模型，在终端直接生成高质量图像、视频与音频，支持 Flux、Midjourney、Kling、Veo、Suno 等多样风格与参数。

谷歌Gemini API集成指南

gemini-api-integration

sickn33/antigravity-awesome-skills

面向工程师讲解在 Node.js、Python 或浏览器项目中接入谷歌 Gemini API 的配置、模型选择、流式、多模态输入、函数调用、生产经验和常见故障排查，确保稳定上线。

活动归因证据分析

analyzing-campaign-attribution-evidence

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

引导安全分析师收集基础设施、TTP、恶意代码、操作节奏及语言特征等多维证据，并结合钻石模型与竞争假设分析法打分比对，构建置信度加权的活动归因判断。

自主评审循环

auto-review-loop

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

自动化执行多轮研究审查流程：调用高级模型评审、保留原始反馈、记录并实施修复、持久化状态，直到获得满意评审或达到最大轮次。

漏洞资产关键性评分

performing-asset-criticality-scoring-for-vulns

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

构建多因素资产关键性评分模型，将业务影响、数据敏感度与恢复能力等因素融合，用于引导漏洞处理优先级和 SLA，确保关键系统比测试环境获得更紧迫响应。

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