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Mistral AI成本优化管理
mistral-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
125
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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Mistral AI 数据合规与隐私保护
mistral-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
451
用于实现Mistral AI集成中的数据隐私保护和合规管理。核心功能包括自动识别和脱敏PII(如邮箱、电话、卡号),为模型训练数据进行清洗,并管理对话历史的生命周期(TTL),确保系统符合GDPR、CCPA等全球隐私法规。
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Mistral AI 生产环境部署指南
mistral-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
243
本指南详细介绍了 Mistral AI 应用部署到各种云平台和容器环境的完整流程。支持 Vercel、Docker、Cloud Run 和自托管 vLLM 等多种生产环境。内容涵盖了安全密钥管理、平台特定配置和完整的部署步骤,帮助开发者将 AI 原型快速、安全地部署为可扩展的生产服务。
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Mistral AI速率限制与重试机制
mistral-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
196
本教程详细介绍了如何为Mistral AI API实现高效的速率限制(RPM/TPM)管理。它提供了基于Token消耗和请求频率的限制器实现,并演示了如何利用指数退避和`Retry-After`头部进行重试,确保应用在高并发和API限制场景下的稳定性和吞吐量。
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Mistral AI SDK最佳实践
mistral-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
412
本技能集提供了一套生产级别的 Mistral AI SDK 最佳实践模式,支持 TypeScript 和 Python。它涵盖了从单例客户端管理、结构化 JSON 输出到流式传输、异步并发处理和指数退避重试等高级功能。适用于需要构建稳定、可维护的 Mistral AI 集成系统的开发场景。
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Moodle外部API开发指南
moodle-external-api-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
227
本指南详细介绍了如何在Moodle学习管理系统(LMS)中创建自定义外部Web服务API。它遵循Moodle的API框架和编码标准,指导开发者实现完整的API功能。内容涵盖了参数定义、业务逻辑执行和数据返回结构,用于将Moodle核心功能安全地暴露给外部应用程序使用。
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OpenAPI规范生成与管理
openapi-spec-generation
sickn33/antigravity-awesome-skills
224
本技能提供全面的模式,用于创建、维护和验证RESTful API的OpenAPI 3.1规范。它可以用于设计优先的API契约定义、从代码生成规范、创建详细的API文档、验证实现是否符合规范,以及生成客户端SDK,确保整个API生命周期的一致性。
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OpenEvidence成本调优与优化
openevidence-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
301
本技能旨在提供OpenEvidence API的使用成本优化指南和实践方法。它指导用户采取缓存、批量请求、选择合适的API层级等技术策略,帮助用户高效、经济地管理和追踪医疗数据的API调用费用,确保数据获取流程的优化。
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OpenEvidence临床数据处理规范
openevidence-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了OpenEvidence平台的安全数据生命周期管理流程。它涵盖了各类临床信息的分类、严格的国际合规要求(如HIPAA、GDPR和FDA指南),并详细说明了处理受保护健康信息(PHI)的技术要求。核心流程包括PHI去识别化、数据校验、安全API集成和合规数据导出,旨在确保系统在提供临床智能支持的同时,最高级别地维护患者隐私和监管合规。
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开源证据性能调优指南
openevidence-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
131
本指南提供了针对OpenEvidence API的性能优化策略。内容涵盖了实现稳健的缓存机制(TTL管理)、高效批量检索引文、连接池管理和限速处理等关键技术。通过应用这些优化技巧,用户可以显著降低查询延迟,即使面对复杂的多条件查询或海量引用数据也能保持流畅的系统性能。
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OpenEvidence API 限速与重试策略
openevidence-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
185
本指南展示了如何为关键的医疗健康API实现健壮的限速和重试机制。它使用令牌桶模式管理不同的服务调用限制(如临床查询、证据综合),并涵盖了指数退避和批量处理策略,确保在高并发和网络波动下,临床决策支持系统的稳定性和数据检索的可靠性。
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OpenEvidence临床证据SDK模式
openevidence-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本SDK集成了OpenEvidence临床证据API的生产级模式,旨在帮助开发者高效地查询医学文献、获取临床指南并生成循证推荐。它提供了单例客户端管理和全面的错误处理机制,特别适用于医疗健康领域,确保了复杂数据结构和引用溯源的准确性与审计合规性。
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