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设备端大型语言模型集成指南

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affaan-m/everything-claude-code

本指南详细介绍了如何在设备端集成大型语言模型（LLM）。它涵盖了文本生成、使用@Generable进行结构化数据提取、实现自定义工具调用以及流式响应等高级模式。核心优势在于保证用户隐私和离线可用性，所有计算都在本地完成。

Perplexity API成本优化指南

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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。

Perplexity企业级权限治理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南展示了如何在企业环境中为Perplexity API实现角色权限控制（RBAC）。由于Perplexity本身不内置RBAC功能，需要构建一个中间件网关。该网关可以强制执行精细化的策略，包括按团队分配不同的API密钥、限制可用的模型（如仅限'sonar'）、设置预算上限、速率限制，以及强制执行搜索域过滤，确保数据合规性与安全性。

六边形架构模式实现

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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。

国内团队 Git 工作流规范

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jnMetaCode/superpowers-zh

本技能提供了一套专为国内开发团队设计的完整 Git 工作流规范。内容涵盖了主流国内 Git 平台（如 Gitee、Coding.net）的配置差异、分支模型选择（如 Git Flow、主干开发）、分支命名规则、中文约定式提交规范，以及 CI/CD 适配指南，帮助团队解决国内开发环境中的痛点。

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。

基于Schema的后台权限控制

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webiny/webiny-js

本技能提供了一个强大的基于Schema的权限管理系统，用于在管理后台界面实现精细化的权限控制。开发者只需定义权限模型（域Schema），即可自动生成相关的UI表单、可注入的权限检查逻辑和组件属性。它支持管理复杂的多实体、不同作用域（如全域/自有）和各类操作行为，适用于构建复杂的后台管理系统。

核心API抽象与开发组件

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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。

Adobe Illustrator脚本编程

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github/awesome-copilot

本技能旨在教授如何使用ExtendScript (JavaScript/JSX)为Adobe Illustrator编写和优化自动化脚本。您将深入掌握整个DOM模型，实现程序化地控制文档、图层、路径、文本和颜色等元素。适用于自动化复杂的图形设计流程、数据驱动艺术创作、批量文件处理及版面自动化。

领域驱动设计模型重构

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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。

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