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OpenAI 自动化工具
openai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
91
通过 Composio MCP 集成自动化 OpenAI API 操作,涵盖文本/多模态响应、结构化输出、嵌入向量、图像生成与模型查看等常见流程。
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临床证据检索与决策支持
openevidence-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
259
该工作流为临床专业人员提供了一个全面的证据检索和分析系统。它支持用户根据专业领域、证据级别等进行精确的临床文献检索,并能自动检查药物相互作用,查找各权威机构(如ACC/AHA, NICE)的最新临床指南。输出结果包含结构化引用、置信度和证据等级,旨在支持准确的临床决策。
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OpenRLHF训练套件
openrlhf-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
474
一个基于Ray和vLLM的高性能RLHF训练框架,兼容PPO、GRPO、RLOO、DPO,借助ZeRO-3与分布式架构在多GPU集群上加速7B-70B+大模型的策略与奖励优化流程。
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OpenRouter模型工具调用与代理构建
openrouter-function-calling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
294
该工具实现了通过OpenRouter在各种大语言模型(LLM)上进行标准化的函数/工具调用。它提供了一个统一的接口,使开发者无需关心底层模型提供商差异,即可构建复杂的、多步骤的AI智能体和工作流。适用于需要结构化输出、外部工具增强的生产级应用。
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多智能体协同编排
orchestrating-multi-agent-systems
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
452
通过 AI SDK v5 让 Claude 搭建多智能体系统,安排专业化代理、任务交接与智能路由,适用于代码生成、客服等需复杂工作流的场景。
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PEFT 高效微调指南
peft-fine-tuning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
71
介绍 HuggingFace PEFT 中 LoRA/QLoRA 微调流程,帮助在有限 GPU 上只训练小于 1% 参数并高效管理多适配器部署。
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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云平台部署集成指南
perplexity-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
244
本指南提供了使用 Perplexity Sonar API 构建和部署应用的完整流程。涵盖了 Vercel、Cloud Run 和 Docker 等主流云平台的部署配置,支持构建生产就绪的API端点。用户可以管理API密钥、利用边缘函数和Redis缓存,确保应用在高可用性和高性能方面达到最佳效果。
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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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预测监控助手
prediction-monitor
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
240
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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提示工程模式汇总
prompt-engineering
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
432
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。
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