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Perplexity API成本优化指南

perplexity-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
490
本指南为开发者提供了降低 Perplexity Sonar API 计费成本的策略。它涵盖了核心优化技术，包括：根据查询类型进行模型路由（选用最经济的模型）、限制最大输出 tokens、实现查询缓存以避免重复调用，以及使用领域过滤器来降低请求费用。适用于构建高效率、低成本的AI应用。
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API容错与可靠性模式实现

perplexity-reliability-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
89
本指南旨在解决在生产环境中集成外部大型语言模型（LLM）API（如Perplexity Sonar）时遇到的可靠性挑战。它提供了完整的容错模式，包括电路断路器、模型级回退、流式超时检测和缓存机制，确保您的应用程序即使在外部服务出现暂时故障或性能波动时，也能保持稳定和高可用性。
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检索增强生成系统架构师

rag-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
273
专注于设计和构建高级检索增强生成（RAG）系统。该领域的专家掌握了从文档分块、嵌入模型选择、向量数据库架构到混合搜索策略的全部知识。核心目标是优化信息检索流程，确保大型语言模型（LLM）的输出内容准确、可靠，有效解决模型幻觉问题，提升企业级知识应用能力。
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外部大模型代码复审

second-opinion
trailofbits/skills
63
调用 OpenAI Codex 或 Google Gemini 的命令行工具，自动审查未提交修改、分支差异或指定提交，快速产出独立的第二视角问题清单以辅助发布或 PR 准备。
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高吞吐量大模型服务

serving-llms-vllm
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
422
使用 vLLM 的分块注意力、连续批处理、量化与张量并行能力，为 OpenAI 兼容接口提供高吞吐量的生产级大模型服务，兼顾延迟、GPU 利用和扩展性。
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Vast.ai CI/CD GPU自动化测试

vastai-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
302
本技能指导如何将Vast.ai的GPU资源配置集成到CI/CD流程中（如GitHub Actions）。它能实现自动化、成本可控的GPU测试、模型验证和性能基准测试。通过脚本管理实例的生命周期，确保测试环境稳定且资源使用后能自动清理，大大提高了DevOps流程的可靠性和效率。
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Windsurf额度与计费系统指南

windsurf-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
467
本指南详细介绍了Windsurf AI平台的积分使用机制。它解释了不同模型（如SWE-1、GPT-4o）的计费模式和额度消耗，帮助用户理解免费、专业和团队套餐的差异。内容涵盖如何优化提示词、最大化AI预算，以及在资源耗尽时采取的应对策略，确保开发流程连续性。
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MarkItDown 文档转 Markdown

markitdown
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
106
MarkItDown 将 PDF、Office、HTML、JSON、XML、ZIP、图片（带 OCR）和音频（语音转写）等多种格式统一转为结构化 Markdown，便于与大模型或文档流程协作。
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AI优先工程实践模型

ai-first-engineering
affaan-m/everything-claude-code
239
本模型为利用AI代理生成大量代码的团队提供工程化运营框架。它指导团队将重点从代码语法转移到过程质量、系统架构设计、严格测试和风险控制，确保在AI辅助开发周期中构建出高度稳定可靠的系统。
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Hugging Face API 命令行工具构建

hugging-face-tool-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
181
本工具用于构建可重用、可组合的命令行脚本，用于自动化访问 Hugging Face API 和 `hf` CLI。它支持通过管道和链式操作处理模型、数据集等资源，将复杂的 Hub 任务流程化，极大提高了开发和数据处理的效率。
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跨平台AI聊天界面开发工具

molykit
sickn33/antigravity-awesome-skills
256
MolyKit是一个全面的工具包，专为构建跨平台的AI聊天应用程序而设计。它提供核心功能，用于集成OpenAI等大型语言模型（LLMs），处理实时的SSE流式响应，并管理复杂的跨平台异步流程。该工具包包含消息、输入和头像等即用型组件，非常适合开发者创建复杂的、多语言的聊天体验。
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大模型项目开发方法论

project-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
226
本技能提供了一套完整的LLM项目开发方法论。它指导用户如何系统性地评估任务是否适合大模型处理，设计模块化、可缓存的流水线架构（如采集、准备、处理、解析、渲染），并利用文件系统管理项目状态，确保AI应用的稳定性和可维护性。
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