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Perplexity API集成模式与最佳实践

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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进阶提示词库与应用指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个全面的、经过实战检验的提示词库，旨在帮助用户提升与大型语言模型（LLMs）的交互质量。内容涵盖了从代码审查、系统架构设计到性能分析、技术写作和创意发想等多个高级场景，提供结构化的模板，确保AI输出的高质量和实操性。
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Retell AI语音代理与电话自动化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供基于Retell AI平台构建高级语音代理和自动化电话呼叫工作流的实现模式。它涵盖了SDK初始化、代理列表查询，并内置了针对常见电信场景错误（如鉴权失败、速率限制）的鲁棒错误处理机制，确保您的AI应用集成稳定可靠。
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Retell AI升级迁移：语音代理与通话自动化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能提供了一套完整的Retell AI升级迁移模式和实现指南。它专为开发人员设计，用于构建和优化基于语音代理、电话呼叫和复杂电信工作流的AI应用。内容涵盖了从SDK调用到错误处理的全面最佳实践，确保系统部署的稳定性和可靠性。
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TwinMind AI会议部署集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了部署TwinMind集成到生产环境的完整步骤。内容涵盖了Chrome扩展、移动应用和API密钥的配置。TwinMind利用先进的AI模型（如Ear-3转录和GPT-4/Claude/Gemini总结）功能，实现实时的会议转录、总结和行动项提取，适用于专业团队的会议AI管理。
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TwinMind会议AI配置与安装

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了TwinMind AI全套系统的安装和认证流程。内容涵盖Chrome插件安装、移动应用配置、日历集成（如Google/Outlook）以及API密钥设置。适用于需要将TwinMind集成到专业工作流，实现自动化会议转录、笔记记录和数据同步的场景。
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Gemini API集成与实践指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供完整的Gemini API集成教程，涵盖使用Python和Node.js的开发实践。内容包括基础文本生成、多模态输入（文本+图像）、流式响应、函数调用、多轮对话等高级功能。旨在帮助用户掌握Gemini API的生产级应用模式和最佳实践。
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AI研究论文信息提取与分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具和API旨在提供对Hugging Face和arXiv上研究论文的全面访问、解析和分析能力。用户只需输入论文的URL或ID，即可获取结构化的元数据、完整的Markdown内容，并自动关联该论文涉及的所有模型、数据集和应用空间，是研究人员和开发者获取前沿人工智能知识的理想解决方案。
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大语言模型安全防护护栏

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具为大型语言模型（LLM）应用提供全面的输入和输出安全防护层。它能实时拦截用户输入中的恶意攻击（如提示注入），检测并过滤敏感个人信息（PII）和有害内容。同时，它还能验证模型的输出是否准确、结构化，有效防止幻觉和数据泄露，确保AI应用的安全性与合规性。
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结构化AI智能体内省调试

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affaan-m/everything-claude-code
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该技能提供一个系统性的四阶段工作流，用于诊断和恢复AI智能体故障。它指导智能体首先捕获故障状态，诊断根本原因（如循环、上下文溢出、状态漂移），应用最小的遏制恢复措施，并最终生成详细的内省报告，从而最大限度地减少对人工干预的依赖。
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深度伪造检测与媒体溯源

resemble-detect
Prat011/awesome-llm-skills
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该技能提供全面的媒体情报分析能力，用于检测音频、图像、视频和文本中的合成操纵和AI生成内容。它可以进行深度伪造检测、追踪内容原始生成来源、应用与检测水印，并验证说话人身份，确保媒体的真实性和可信度。
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PyTorch图神经网络框架

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyG是基于PyTorch的专业图神经网络（GNN）库。它提供了图数据结构和超过60种GNN层实现，支持节点分类、图分类和链接预测等任务。用户可以使用内置层高效构建复杂的模型，并能处理异构图等复杂结构。广泛应用于深度学习和图数据分析领域。
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