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自动化假设发现流程

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Hypogenic 结合文献与数据，利用大模型自动生成与检验假设，适用于欺骗检测、内容识别、精神健康等经验研究，加速科研发现。

Anthropic API 错误排查指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细列出了使用 Anthropic Claude API 时开发者常犯的错误和最佳实践。内容涵盖了与OpenAI等其他模型API的关键区别，例如强制要求设置`max_tokens`、正确处理系统提示词的位置，以及准确解析API响应结构等，帮助开发者规避集成陷阱。

Anthropic API成本优化指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了在使用Anthropic Claude API时降低成本的专业策略。内容涵盖了根据任务复杂度选择合适的模型（Haiku, Sonnet, Opus）、实施提示词缓存、利用消息批量处理，以及高效的令牌数量削减技巧，帮助开发者构建成本效益更高的AI应用。

ElevenLabs TTS性能优化指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了优化ElevenLabs TTS性能的完整技术方案。内容涵盖了如何通过模型选择（如Flash模型）、利用流媒体（Streaming）接口以及优化音频格式，来显著降低语音生成延迟和提高数据吞吐量。适用于实时对话、IVR系统和高并发的语音内容生成场景。

间接提示注入检测

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Tencent/AI-Infra-Guard

用于检测目标劫持（Goal Hijack）漏洞，即当恶意指令隐藏在代理处理的外部内容源（如RAG检索文档、用户上传文件或网页内容）中时，阻止模型执行这些隐藏指令。它确保系统只根据明确的任务指令处理内容，而不是执行内容本身携带的额外命令。

LLM模型迁移与适配指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了一份全面的技术参考，指导用户如何将现有基于OpenAI或Anthropic等模型的AI应用，平稳迁移到Cohere平台。内容详细涵盖了API调用适配、向量嵌入的重新构建、工具定义迁移以及使用适配器模式等关键实战步骤，确保AI系统平稳过渡。

CoreWeave KServe GPU推理服务部署

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了如何在CoreWeave上使用KServe部署生产级机器学习推理服务。内容涵盖了配置GPU调度、实现自动扩缩容以及设置冷启动优化的流程。适用于需要部署大型语言模型（LLMs）或其他复杂AI模型的MLOps工程师。

ElevenLabs成本优化与配额监控

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能旨在帮助用户优化 ElevenLabs 语音合成（TTS）的运行成本。它提供了一套完整的流程，包括基于成本的模型选择、通过优化文本内容来减少计费字符数，以及实现实时的配额使用监控和预算预警。适用于构建高并发、对成本敏感的语音应用。

ElevenLabs语音合成API指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供了一份完整的ElevenLabs语音合成API使用指南。内容涵盖使用TypeScript、Python和cURL等多种方式，实现文本到语音的高质量转换。用户可以学习如何精细控制语音参数、选择不同模型（如低延迟流式传输），适用于各类需要高质量语音内容生成的应用开发。

AI多媒体内容生成与管理

这是一个全面的AI多媒体内容生成工具，支持使用Seedance 2.0、Kling 3.0等主流模型，实现文本到图像、图像到视频、视频延续等多种高级工作流。它具备异步生成和多渠道交付能力，非常适用于自动化内容创作、素材生成和流程化的媒体工作流。

Runway AI视频生成工作流

runway-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了RunwayML平台的性能调优和实现模式。它提供了一个实用的Python SDK代码示例，用于执行高级AI任务，包括使用gen3a_turbo等模型进行图像到视频的转换和高质量创意内容的生成。适用于需要将创意AI能力集成到应用中的开发者。

Together AI成本调优指南

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本指南提供一套全面的成本优化方案，用于在使用Together AI的OpenAI兼容API时管理和降低支出。内容涵盖推理（inference）、微调（fine-tuning）和模型部署等多个环节的最佳实践。用户可以学习如何根据需求选择合适的模型规模、利用缓存和批量推理等技术，从而在保证性能的同时，最小化AI运行成本。

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