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OpenEvidence网络钩子集成指南

openevidence-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
334
本指南提供了完整的OpenEvidence网络钩子集成文档和代码示例。学习如何订阅实时事件（如查询完成、证据更新、新引文添加），确保临床决策支持系统保持最新状态。利用这些钩子触发下游审计工作流，实现即时数据同步。
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OpenRouter多模型对比与路由

openrouter-multi-provider
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
345
本技能利用OpenRouter的统一API，允许开发者通过一个入口调用OpenAI、Anthropic、Google等多个顶级AI模型。它支持模型性能对比、跨供应商流程设计、高效的故障回退机制（failback）以及BYOK，极大地简化了复杂多模型工作流的构建，适用于生产环境的AI应用开发。
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OpenRouter流式响应实现指南

openrouter-streaming-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
91
本技能提供完整的OpenRouter流式响应实现指南。它涵盖了Python、TypeScript、FastAPI和JavaScript等主流技术栈，指导开发者如何利用SSE机制，实现大型语言模型的实时流式传输。通过分块传输，可以显著降低首次响应延迟（TTFT），从而为构建流畅、实时的聊天界面和用户体验提供强大的支持。
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OpenRouter团队API密钥管理

openrouter-team-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
473
本技能提供OpenRouter平台的团队API使用治理方案。它支持为团队成员创建、管理和撤销独立的API密钥，并实现精细化的每用户预算控制。代码示例展示了如何通过程序化方式追踪用户使用量、核算成本，并生成详细的团队使用报告，适用于需要严格成本控制的企业或团队环境。
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闪电注意力优化器

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
55
Flash Attention 优化器在训练或运行长序列 Transformer 时提供 2-4 倍加速和 10-20 倍内存削减，适用于缓解注意力显存瓶颈与推理延迟，支持 PyTorch 原生 SDPA、flash-attn 库、H100 FP8 及滑动窗口注意力等场景。
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测试编排与并行执行

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
89
用于协调复杂的端到端、集成和单元测试的并行执行流程，支持跨多个框架（如Jest, Playwright, pytest）及CI/CD环境。该技能管理测试拆分、资源分配、分层执行策略和结果聚合，能将分散的测试结果整合为统一报告。特别适用于大型、多组件项目的质量保障，能优化测试生命周期，包括为不稳定的测试实现重试机制。
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渗透测试规划助手

penetration-test-planner
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
495
自动化支持渗透测试规划，通过分步骤指导、合规验证和产线级产出生成，覆盖威胁建模与企业安全需求。
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Perplexity故障诊断与支持包

perplexity-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
405
该工具用于收集Perplexity API的完整诊断证据。它会自动获取环境信息（如操作系统、SDK版本），测试API连通性，并生成一个包含所有故障排除细节的脱敏打包文件，非常适合用户提交技术支持工单。
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Perplexity本地开发流程搭建

perplexity-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
402
提供一套完整的Perplexity Sonar API本地开发流程。通过创建类型安全的客户端封装、使用测试数据（Fixtures）进行Mocking，并构建完整的测试套件，确保开发环境稳定且成本可控。支持热重载和离线测试，极大提高开发效率。
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Perplexity事件驱动架构构建

perplexity-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
484
本技能用于构建与Perplexity Sonar API交互的事件驱动架构。由于该API缺乏原生网络钩子，本系统通过模拟事件模式来实现高可靠性。它支持三种核心模式：流式SSE进行实时搜索、使用任务队列进行批量自动化研究，以及设置定时任务进行新闻和趋势监控，适用于构建复杂、可扩展的AI应用。
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PostHog调试诊断包生成

posthog-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
263
该工具用于自动化收集PostHog的完整诊断证据，专为支持工单和故障排除场景设计。它能够获取运行时环境信息（如Node.js、Python版本）、PostHog SDK版本、API连接状态（包括US/EU云端）、功能开关状态和事件流验证结果。所有敏感信息（如API Key）都会自动进行脱敏处理，生成一份结构化的诊断包。
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PostHog分析全栈部署集成

posthog-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
196
本指南提供了一个全面的PostHog分析平台部署方案。它涵盖了在不同生产环境下的高级配置，包括Next.js/Vercel的逆向代理（用于绕过广告拦截器）和边缘函数（实现服务器端事件捕获），此外还支持使用Docker的自托管设置和Google Cloud Run的部署模式，确保无论何种云平台都能实现可靠的用户行为数据跟踪。
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