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Mistral 速率控制策略

mistral-rate-limits

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供 Mistral AI 的请求/令牌限流器、重试退避、模型路由和批量嵌入模板，确保各模型档位的吞吐控制、自动降级与 429 错误处理。

OneSignal 自动化工具

onesignal-rest-api-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 OneSignal 任务，先用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取实时工具模型，再确认 onesignal_rest_api 连接已激活，最后按 schema 调用 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 执行操作。

OpenRouter 可用性监控

openrouter-model-availability

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

监控 OpenRouter 模型健康、验证可用性，并在模型不可用时自动使用回退链，保持生产系统的稳定性。

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。

Perplexity 可靠性模式

perplexity-reliability-patterns

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导通过缓存、模型降级、流超时保护和引用校验等策略提升 Perplexity 搜索增强服务的稳定性与容错能力，应对延迟波动与调用失败。

事件投影模式指南

projection-patterns

sickn33/antigravity-awesome-skills

面向事件源系统的投影和读模型构建指南，适用于 CQRS 读侧、物化视图、仪表盘、搜索索引与查询性能优化等场景。

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。

Pyvene 因果干预框架

pyvene-interventions

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

面向 PyTorch 模型的声明式因果干预工具，包含激活修补、因果追踪与互换干预训练，便于研究者验证模型组件的因果作用并共享实验。

正则与大模型结构化解析

regex-vs-llm-structured-text

affaan-m/everything-claude-code

一个以正则优先的结构化文本解析框架，在可重复模式下先用正则提取，再以置信度评分找到边缘问题并交给 LLM 验证，兼顾成本与准确率。

外部大模型代码复审

trailofbits/skills

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。

安全需求提取

security-requirement-extraction

sickn33/antigravity-awesome-skills

将威胁模型与业务背景转化成可执行的安全需求，辅助撰写安全用户故事、测试用例、验收标准及合规映射，确保产出具备可验证性。

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