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MCP服务器开发指南

mcp-builder-ms
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南详细介绍了构建模型上下文协议（MCP）服务器的流程，用于使大型语言模型（LLM）能够与外部API和服务进行交互，从而完成复杂的真实世界任务。内容涵盖了架构规划、选择合适的开发语言（如Python、TypeScript）以及选择传输机制，确保在Azure、Foundry等企业级生态系统中的可靠集成。
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Mistral AI成本优化管理

mistral-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具提供了一套完整的Mistral AI API成本管理框架。它集成了基于Token的成本计算器，实现了根据任务复杂度智能选择模型（Model Router），并内置了每日/每月预算监控和告警系统。此外，还能通过提示词优化来减少API消耗，适用于构建成本可控、大规模的AI应用。
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Ollama本地LLM部署配置

ollama-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能用于配置和部署本地的大型语言模型（LLM）环境，使用 Ollama。它会自动检测您的操作系统和硬件资源，选择合适的模型，并完成在 macOS、Linux 或 Docker 上的安装。这使得用户能够实现离线、免费的AI推理，无需依赖外部API服务，适用于构建生产环境的AI应用。
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模型智能路由与成本优化

openrouter-model-routing
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供一套完整的OpenRouter模型路由实现方案。它指导开发者如何根据任务的复杂度、所需的模型能力（如深度推理、代码生成）以及当前的成本预算，动态地选择最合适的LLM模型。通过实现成本感知、任务导向和复杂度识别的路由机制，可以确保系统在构建多模型应用时，既能达到最佳性能，又能有效控制运营成本。
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OpenRouter LLM动态路由规则引擎

openrouter-routing-rules
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一个复杂的配置驱动规则引擎，用于管理OpenRouter的API调用。它通过评估用户层级、剩余预算、任务类型、是否需要工具调用、延迟要求等多个维度，动态选择最合适的语言模型。这对于构建生产级、具备成本控制和性能优化能力的LLM编排系统至关重要。
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Perplexity多环境API配置

perplexity-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导用户如何配置Perplexity Sonar API，实现开发、预发布和生产环境的隔离管理。内容涵盖了环境特定的API密钥设置、速率限制和模型选择（如sonar与sonar-pro），确保系统在不同部署阶段具备高可靠性和精确的成本控制能力。
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Playwright端到端测试专家

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Jeffallan/claude-skills
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该技能专用于使用Playwright编写健壮、可维护、可扩展的端到端（E2E）测试。内容涵盖测试基础设施搭建、页面对象模型（POM）实现、基于角色的选择器使用、API Mocking以及解决测试不稳定（Flaky）问题。适用于将高质量测试集成到CI/CD流程，实现复杂的浏览器自动化。
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检索增强生成系统架构师

rag-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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Parallel Web 研究助手

parallel-web
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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Parallel Web 研究技能通过 Parallel Chat 与 Extract API 搜索网络、开展深度调研并生成带来源的摘要，支持模型选择、JSON 输出和引用验证，适合市场、新闻、技术及通用信息采集。
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MCP服务器构建指南

build-mcp-server
anthropics/claude-plugins-official
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本技能旨在指导开发者设计和构建适用于Claude等大模型的MCP（模型上下文协议）服务器。它提供了一个全面的架构咨询流程，帮助用户进行用例分析、确定最佳部署模式（如远程HTTP、MCPB）以及选择合适的工具设计模式，实现与外部系统的无缝、健壮集成。
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使用 Claude API 构建应用

claude-api
sickn33/antigravity-awesome-skills
361
本技能旨在指导开发者使用 Claude API、Anthropic SDKs 或 Agent SDK 构建基于大型语言模型的应用程序。它提供了全面的指南，包括语言检测、最佳实践（如默认模型和流式传输），以及根据实际需求（API 调用、工作流或 Agent）选择正确的开发层级。
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上下文感知API接入引导

onboard-context-matic
github/awesome-copilot
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这是一个上下文感知API的交互式引导工具，专为Context-Matic MCP服务器设计。它解决了通用AI模型代码过时或不准确的问题，充当实时、版本感知的底层数据源。该流程会带用户了解服务器功能，演示核心工具（如API检索、模型搜索和端点查找），并引导用户选择和探索项目所需的可用API。
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