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OpenEvidence事件应急手册

openevidence-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
222
本文档是OpenEvidence平台专用的事件处理和应急响应手册。它详细定义了不同级别的严重性条件，并提供了从初步排查（Triage）到缓解和修复（Mitigation）的完整流程，帮助用户在系统发生API故障或性能下降时，快速、规范地进行故障排除和恢复。
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OpenEvidence本地开发环境模拟

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本工具为OpenEvidence临床决策支持API提供了本地开发和测试环境。它通过模拟证据查询、引文和临床摘要数据，允许开发者在不消耗真实API配额的情况下，快速构建和测试医疗健康应用。支持模拟模式和沙箱模式切换，确保开发数据脱敏。
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OpenEvidence可观测性监控系统

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本工具提供OpenEvidence系统的可观测性监控，用于跟踪临床证据查询的性能和合规性。关键指标包括查询响应时间、证据时效性、引用准确率和审计日志完整性，确保医疗信息检索的及时性和可靠性，符合HIPAA等监管要求。
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OpenEvidence临床参考架构

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本文档提供了OpenEvidence的参考架构，用于构建医疗领域的临床决策支持系统（CDS）。它详细阐述了如何实现HIPAA合规、支持可溯源的证据引用、构建完整的审计日志，以及优化点护理工作流的性能，确保系统在提供快速、准确答案的同时满足严格的监管要求。
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OpenRouter API 故障排查工具

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当使用OpenRouter API时，如果遇到调用失败、响应异常或性能问题，可以使用此工具生成结构化的调试包。它能完整捕获请求参数、响应内容、详细的错误信息、生成元数据（如成本和Token消耗），以及运行环境信息，极大地提高了故障排查和问题定位的效率。
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模型智能路由与成本优化

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本技能提供一套完整的OpenRouter模型路由实现方案。它指导开发者如何根据任务的复杂度、所需的模型能力（如深度推理、代码生成）以及当前的成本预算，动态地选择最合适的LLM模型。通过实现成本感知、任务导向和复杂度识别的路由机制，可以确保系统在构建多模型应用时，既能达到最佳性能，又能有效控制运营成本。
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OpenRouter API性能调优

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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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OpenRouter流式响应实现指南

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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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性能测试自动化

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该技能借助 performance-test-suite 插件自动执行负载、压力、突发与耐久测试，采集响应、吞吐及错误率指标，提供图表与优化建议，帮助识别 CPU、内存、数据库或网络瓶颈。
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Perplexity API性能优化与调优

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本技能包提供了一套完整的Perplexity Sonar API优化方案，旨在解决API响应缓慢、吞吐量不足的问题。它通过智能模型路由、基于时效性的查询缓存（TTL），以及响应流式传输等高级技术，帮助开发者显著降低查询延迟，提高系统效率，并优化资源消耗。适用于构建复杂的、依赖实时搜索结果的应用程序。
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Claude 插件快速生成器

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在 claude-code-plugins 仓库内自动化搭建 Claude Code 插件，生成目录结构、plugin.json、README、LICENSE、命令/代理/技能/MCP 文件，并同步市场目录与校验格式，即刻可提交。
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隐私安全分析与数据合规

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本指南提供使用PostHog构建隐私安全分析的全面策略。它涵盖了关键的合规要求，包括用户同意管理（是否开启追踪）、实时数据属性脱敏（清洗IP地址、敏感令牌等），以及处理数据主体访问请求（SAR）和数据彻底删除（Right to Erasure）等全流程合规流程，确保您的分析系统符合全球隐私标准。
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