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Perplexity API成本优化指南

perplexity-cost-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

检索增强生成系统架构师

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

六边形架构模式实现

hexagonal-architecture

affaan-m/everything-claude-code

本指南详细介绍了六边形架构（端口与适配器模式），指导如何将核心业务逻辑从外部技术细节（如数据库、Web框架、API调用）中完全解耦。它强调定义明确的边界，确保领域模型独立性，从而极大地提升了系统的可测试性、可维护性，并允许在不重写业务规则的前提下替换基础设施。

深度代码质量审计手册

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github/awesome-copilot

这是一款全面的多阶段代码质量工程审计工具，旨在超越标准单元测试。它首先深入探索代码库的领域和架构，以推导出行为需求，随后执行一系列严格的测试，包括规范追踪的函数测试、三轮代码审查，以及多模型规范审计。该工具专门用于发现结构代码审查容易遗漏的关键缺陷，适用于任何编程语言。

领域模型深度校验与提炼

mattpocock/skills

这是一个用于深度校验和完善系统领域模型的交互工具。它通过提出一系列尖锐、深入的问题，迫使用户对计划的每个细节、术语和边界做出精确定义。它会自动检查代码、现有文档和用户描述之间的矛盾，确保设计的逻辑一致性，系统性地更新领域上下文（CONTEXT.md）和架构决策记录（ADRs）。

领域通用语言词汇表构建

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mattpocock/skills

本工具能够从对话中提取和规范化核心业务术语，生成领域通用语言词汇表。它会自动识别术语歧义、同义词和模糊概念，并提出领域专家认可的规范性术语，帮助用户构建一致且严谨的领域模型，特别适用于需要遵循领域驱动设计（DDD）的项目。

核心API抽象与开发组件

webiny-api-catalog

webiny/webiny-js

本目录提供了构建健壮、可扩展应用的全面基础抽象集。它包含与AI模型交互、管理键值存储、发布领域事件、结构化日志记录和处理构建参数的标准接口。开发者可依赖这些抽象层，确保系统各层模块化和一致性。

领域驱动设计模型重构

tech-leads-club/agent-skills

本工具专注于领域模型分析与重构，用于检测和修正“贫血模型”（Anemic Models）。它能识别代码中的行为缺失和封装不良，并指导用户按照领域驱动设计（DDD）的最佳实践，将其重构为包含实体、值对象、聚合根等结构丰富的领域模型。

领域模型压力测试与文档完善

grill-with-docs

mksglu/context-mode

这是一个深入的规划评审会，旨在将您的设计方案与现有领域模型进行压力测试。它通过提问、检查代码和现有文档，帮助您消除模糊术语、明确决策边界，并实时更新项目文档，确保方案的架构严谨性和可维护性。

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