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Ollama本地LLM部署配置

ollama-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
122
本技能用于配置和部署本地的大型语言模型（LLM）环境，使用 Ollama。它会自动检测您的操作系统和硬件资源，选择合适的模型，并完成在 macOS、Linux 或 Docker 上的安装。这使得用户能够实现离线、免费的AI推理，无需依赖外部API服务，适用于构建生产环境的AI应用。
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大模型API合规审计与最佳实践

openrouter-compliance-review
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
397
这是一份关于使用OpenRouter集成大模型（LLMs）进行合规审计的指南。文章详细介绍了如何满足SOC2、GDPR和HIPAA等监管要求。内容涵盖数据处理、访问控制、个人身份信息（PII）去标识化、建立审计日志以及配置提供商路由，确保数据主权和满足行业严格标准。
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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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AI模型可用性与健康检查

openrouter-model-availability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
292
本技能用于监控通过OpenRouter接入的各类大模型（如GPT-4o, Claude）的实时状态和健康状况。它提供主动健康探测、模型目录查询和定时监控脚本，确保系统在关键模型出现故障、性能下降或不可用时，能及时发现问题并触发故障转移机制，适用于构建高可靠性的AI应用。
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OpenRouter API性能调优

openrouter-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一套完整的LLM API性能优化方案，用于解决实际应用中的延迟和吞吐量瓶颈。内容涵盖模型基准测试、实现流式传输（降低首次令牌时间TTFT）以及使用异步编程进行并发请求处理，帮助开发者构建高效、高性能的实时应用。
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高吞吐量大模型服务

serving-llms-vllm
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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使用 vLLM 的分块注意力、连续批处理、量化与张量并行能力，为 OpenAI 兼容接口提供高吞吐量的生产级大模型服务，兼顾延迟、GPU 利用和扩展性。
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MarkItDown 文档转 Markdown

markitdown
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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MarkItDown 将 PDF、Office、HTML、JSON、XML、ZIP、图片（带 OCR）和音频（语音转写）等多种格式统一转为结构化 Markdown，便于与大模型或文档流程协作。
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自动化代码循环与工作流设计

autonomous-loops
affaan-m/everything-claude-code
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本技能集提供了从简单到复杂的自动代码执行循环模式。内容涵盖非交互式顺序管道、多智能体DAG编排，直至全流程的CI/CD级开发流水线。适用于搭建无需人工干预的自动化开发工作流、管理复杂状态和实现质量门控。
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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
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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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大模型结构化输出提取

llm-structured-output
sickn33/antigravity-awesome-skills
365
本技能旨在教授如何从大型语言模型（LLM）API中提取类型安全、结构化的数据，避免解析非结构化文本。内容涵盖主流模型（如OpenAI、Anthropic、Google）的最佳实践，包括使用JSON Schema定义结构、实现约束解码，以及构建包含重试机制的生产级数据管道。
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