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LLM上下文优化与API使用

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本技能提供了一套针对大型语言模型（LLM）在OpenRouter平台上的上下文窗口和Token使用优化策略。它涵盖了上下文限额查询、模型选择、对话截断、文档分块（RAG）和提示缓存等方面。适用于处理长篇对话或大型文档，帮助用户在上下文受限时，既能保证输出质量，又能有效控制API成本，防止超出Token限制。
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OpenRouter大型语言模型API快速入门

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该指南提供了一个完整的OpenRouter快速入门教程，用于接入多个大型语言模型（LLM）的统一API入口。内容包含cURL、Python和TypeScript示例，指导用户如何发送聊天补全请求、处理JSON响应、管理模型参数，并计算跨不同模型的调用成本。适用于需要测试API连接或构建多模型应用（如Llama、GPT-4o）的开发人员。
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Perplexity带引用来源搜索

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本流程执行单次查询的Perplexity搜索，能够获取基于网络的答案，并自动附带行内引用来源。这对于构建高可信度的应用、事实核查工具或任何需要实时、可验证信息检索的系统至关重要。它涵盖了API调用、响应解析（答案、引用、搜索结果）和格式化处理，确保输出结果具有可追溯的来源链接。
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Perplexity数据处理与优化

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本技能旨在管理Perplexity搜索工作流中的复杂数据流。它实现了关键的安全功能，如查询中的个人身份信息（PII）脱敏，用于验证外部引用源的准确性，通过设置数据新鲜度策略进行结果缓存优化，并管理对话上下文，确保AI应用的健壮性、合规性与高可靠性。
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AI驱动的研究架构设计

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本技能提供了一套完整的、模仿Perplexity的AI搜索和研究系统参考架构。它涵盖了搜索服务（模型路由、缓存）、引用文献处理（提取、验证）和研究编排器（多查询合成）三个核心模块，适用于构建复杂的、增强搜索能力的AI应用和系统设计。
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Perplexity API集成模式与最佳实践

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本技能提供了一套生产级的Perplexity Sonar API集成模式，覆盖TypeScript和Python实现。它指导用户如何构建健壮的API封装层，专门处理Perplexity特有的引用、搜索结果和相关问题等结构化数据。内容还包含了使用指数退避算法进行重试机制，适用于构建高可靠性的搜索增强型生成应用。
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预测监控助手

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预测监控助手自动处理机器学习部署中的监控任务，提供逐步指南、最佳实践、生产级代码配置和验证，确保服务与推理流程稳定可靠。
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计算机视觉处理

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让 Claude 调用 computer-vision-processor 插件，通过自动生成的 Python 代码对用户提供的图像执行目标检测、分类与分割等分析任务，快速获取内容洞察。
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Retell AI语音代理架构实践

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本技能提供基于Retell AI的语音代理和电话呼叫自动化架构模式。它指导开发者如何使用SDK和API来构建复杂的语音交互系统，涵盖了完整的实现流程、最佳实践以及常见错误处理，适用于需要高度实时性和电话功能的业务场景。
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Retell AI语音代理集成

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本技能提供了Retell AI的集成模式，用于构建和自动化语音代理和电话呼叫系统。适用于开发需要处理复杂语音交互、实现电话自动化流程，或在CI/CD环境中部署AI语音能力的应用程序。
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Retell AI 企业语音智能体与呼叫自动化

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本技能提供了使用 Retell AI 构建企业级语音智能体和自动化电话呼叫工作流的实现模式。它指导开发者进行 SDK 集成、资源管理以及处理常见的电信 API 错误，适用于需要构建复杂对话式 AI 应用和高级通信系统的场景。
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Retell AI语音代理事故手册

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本技能提供了使用Retell AI构建事件处理流程（Runbook）的实现模式和代码示例。它专用于自动化复杂的语音代理工作流，适用于电话呼叫、突发事件通知和呼叫中心等场景的自动化处理。
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