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NotebookLM文档查询与管理
notebooklm
PleasePrompto/notebooklm-skill
497
该技能集成了Google NotebookLM,允许用户使用Gemini查询和分析其上传的文档资料。功能包括管理笔记库(添加、列表、搜索)和处理身份验证。它提供源文档支持的答案和引用,有效减少幻觉,适用于深度研究和知识问答场景。
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Perplexity带引用来源搜索
perplexity-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
363
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
perplexity-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
94
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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Perplexity API安全防护与使用策略
perplexity-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
155
本教程提供了Perplexity Sonar API的完整安全防护机制。它涵盖了查询内容审核、个人信息脱敏、用户使用配额限制、模型等级控制,以及来源引用质量评分,旨在构建一套安全、合规、可靠的AI应用流程。
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AI驱动的研究架构设计
perplexity-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
278
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 智能搜索
perplexity-search
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
302
通过 LiteLLM 和 OpenRouter API 接入 Perplexity 模型,实时抓取带引用的网页信息,适合最新研究、文献检索、事实验证和特定领域查询,弥补模型训练数据之外的知识空白。
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电影搜索最具区分度的线索
movie-distinctive-clue
EverMind-AI/EverOS
292
本技能指导用户优化电影搜索查询的构建方法。当问题包含一般性描述与高度具体细节(如精确的评级、奖项或引用)时,应始终以最具区分度的细节作为搜索的重点。这样做能显著提高信息检索的准确性和效率。
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