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LLM数据隐私保护与合规

openrouter-data-privacy
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
227
本技能用于在通过OpenRouter API调用大型语言模型时，实施全面的数据隐私控制。它能够自动检测和脱敏提示词中的个人身份信息（PII），包括邮箱、社保号、信用卡号和API密钥。这有助于确保数据符合GDPR、CCPA等隐私法规，安全处理敏感数据。
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构建AI模型故障转移与高可用性

openrouter-fallback-config
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
296
本技能详细介绍了如何在OpenRouter环境下为大型语言模型（LLM）配置故障转移和回退机制。它涵盖了原生模型回退、提供商路由策略和客户端级故障链设计。当构建对可靠性要求极高、必须在主模型或提供商不可用时也能持续运作的系统时，应使用此模式，以确保API集成和系统优雅降级。
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OpenRouter API认证与环境配置

openrouter-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
455
本指南详细介绍了OpenRouter API的认证和配置流程。内容涵盖API密钥的生成、环境变量的设置，以及使用Python和TypeScript初始化客户端。同时，我们还介绍了密钥管理、认证验证和密钥轮换的最佳实践，帮助用户安全、可靠地集成各种大型语言模型（LLMs）。
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多密钥负载均衡与高并发API调用

openrouter-load-balancing
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
440
本技能旨在解决使用大型语言模型API（如OpenRouter）时遇到的单密钥速率限制问题。它展示了多密钥轮询、健康检查和熔断器机制，将API请求分散到多个密钥，实现负载均衡和高可用性。内容还涵盖了使用asyncio进行并发请求处理和提供商级故障转移，确保在流量激增时系统稳定运行。
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OpenRouter LLM动态路由规则引擎

openrouter-routing-rules
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
423
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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OpenRouter流式响应实现指南

openrouter-streaming-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
300
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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Perplexity API限速与重试策略

perplexity-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了针对Perplexity Sonar API的全面限速处理方案。它介绍了多种高级限流技术，包括指数级退避（Backoff）、队列控制和令牌桶（Token Bucket）模型。使用这些模式可以有效处理API的429限速错误，确保在TypeScript和Python等多种语言环境中实现稳定、高并发的API调用。
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API容错与可靠性模式实现

perplexity-reliability-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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安全蓝皮书生成器

security-bluebook-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本工具为处理敏感数据的应用生成结构化、最小化但可执行的安全策略蓝皮书。它使用MUST/SHOULD/CAN语言定义安全要求，明确列出假设、范围、威胁模型和安全控制点。帮助开发者在早期阶段建立清晰的安全防护和合规指导。
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跨平台AI聊天界面开发工具

molykit
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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卡帕蒂LLM编码指南

andrej-karpathy
sickn33/antigravity-awesome-skills
202
这套行为准则源自Andrej Karpathy的观察，旨在指导用户在使用大语言模型（LLM）进行代码编写、代码审查或重构时，避免过度设计、进行手术式修改、明确提出假设，并定义可验证的成功标准，从而提升代码的简洁性和健壮性。
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