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Perplexity 企业级 RBAC 管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

设置 Perplexity 企业 RBAC，涵盖 SSO、组织管理、模型限制 API 密钥、查询路由、域过滤、使用监控与密钥轮换，确保团队访问安全合规。

Perplexity 常见坑指南

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一份面向审查、培训或审计 Perplexity Sonar 集成的参考，涵盖引用解析、模型选择、检索时效和上下文控制等要点，帮助保持答案准确、预算合理。

Perplexity 性能调优

perplexity-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过挑选合适模型、缓存查询哈希、为长研究启用流式输出以及对请求进行批处理和去重，提升 Perplexity Sonar API 在研究和事实核查类场景下的响应速度和成本效率。

Perplexity 策略守护

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为 Perplexity Sonar 接入制定查询审核、模型分层、引用质量评分及用户配额护栏，便于在 pre-commit 或 CI 中部署策略检查，确保实时搜索安全、合规且控制成本。

Perplexity架构指南

perplexity-reference-architecture

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提供 Perplexity 研究与搜索项目的参考架构，涵盖模型路由、引用提取、对话式检索与多轮查询流水线，确保集成与结构审核遵循最佳实践。

凤凰 AI 可观察平台

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Phoenix 是开源的 AI 可观测与评估平台，通过追踪、实验、数据集和实时面板帮助调试、评估和监控大模型应用，支持自托管部署。

多层提示缓存优化

sickn33/antigravity-awesome-skills

针对大语言模型的提示前缀、完整响应与语义相似度等层级缓存，降低调用成本同时强调失效策略与温度差异控制。

高级提示工程实践

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Jeffallan/claude-skills

引导团队设计、优化与评估大模型提示，涵盖结构化输出、系统角色与防护、思维链等技巧，并通过测试与性能度量保证可靠性。

提示工程模式汇总

prompt-engineering

rohitg00/awesome-claude-code-toolkit

文档详述结构化提示、思维链、少样本示例、系统指令模式与工具提示，帮助在大语言模型中构建稳定可靠的提示工程流程。

高级提示工程模式

prompt-engineering-patterns

sickn33/antigravity-awesome-skills

引导团队掌握高级提示工程模式，涵盖少样本示例、思维链推理、模板体系与系统提示等内容，增强大模型在生产环境中的可靠性与可控性，并提供验证与优化流程。

PyTorch模型训练助手

pytorch-model-trainer

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自动化 PyTorch 训练流程，提供数据准备、模型配置、超参调优与实验跟踪等建议，遵循行业最佳实践，适合需要快速搭建训练流水的使用场景。

LLM 量化工具包

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

将大模型量化至 8 位或 4 位，节省 50%~75% 显存，使受限 GPU 仍可执行推理与 QLoRA 微调，同时兼容 NF4/INT8、8 位优化器与 HuggingFace Transformers，保持高精度。

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