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代理上下文压缩策略

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sickn33/antigravity-awesome-skills

介绍如何在代理会话中推进上下文压缩，将优化目标调整到每项任务的总令牌成本，配合结构化摘要、触发策略与探测式评估，保证文件路径、决策与状态被持续追踪。

Exa 成本优化指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

教你通过查询缓存、精简结果数量、按需选择检索类型、批量去重和预算监控来降低 Exa AI 搜索 API 的费用。

KlingAI 性能调优

klingai-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过基准测试、识别瓶颈、部署优化、再测比对等流程提升 Kling AI 的速度、质量与成本效率，帮助用户在实践中取得平衡的性能提升。

Langfuse 成本优化指南

langfuse-cost-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

利用 Langfuse 观测数据跟踪每次生成的令牌消耗，汇总模型与时间维度的成本，设置预算告警，并通过模型路由、缓存与提示优化降低整体 AI 开支。

大型语言模型提示词优化

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能将指导用户掌握大型语言模型（LLM）的进阶提示词优化技巧。它扮演专家级提示工程师的角色，运用宪法AI、思维链推理等先进方法，帮助用户将基础指令转化为高质量的生产级提示词，从而显著提高模型的准确性、降低幻觉和优化成本。

LLM 集成模式指南

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rohitg00/awesome-claude-code-toolkit

实践指南涵盖 API 客户端、流式响应、函数调用、RAG 管道、文档切片与成本优化等 Claude LLM 集成策略，附反模式警示。

Mistral 费用优化

mistral-cost-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过模型选择、成本估算、预算监控和提示优化，帮助团队分析 Mistral 账单、减少 API 支出、提前预警用量，适用于掌握复杂任务的预算控制流程。

MoE模型训练与优化

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

本技能详细介绍了专家混合模型（MoE）的训练方法，涵盖Mixtral、DeepSeek-V3等前沿模型架构。它指导用户如何在计算资源有限的情况下，实现大规模模型能力的扩展和高效训练。核心内容包括Top-k路由机制、负载均衡、专家并行以及使用DeepSpeed和HuggingFace等框架进行优化，显著降低训练成本。

OpenRouter 费用指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

解析OpenRouter计费模型与成本估算，并给出选型建议，帮助在预算制定与API集成阶段优化费用并验证连接。

OpenRouter 使用分析

openrouter-usage-analytics

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

实现OpenRouter使用量的跟踪、仪表盘和验证流程，通过具体指标帮助团队优化成本并监控集成情况。

LLM提示优化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

分析并简化提示词，减少冗余、压缩字数、提升指令明确性，让使用大模型时成本更低、响应更快、输出更清晰，适合希望优化提示以控制费用或提升效果的场景。

提示工程专家

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Jeffallan/claude-skills

为大模型设计、优化并评估提示词，涵盖链式思维、少样本、系统人格与结构化输出，配套测试、度量与文档，保障部署的准确性与成本效率。

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