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开源笔记：私密AI研究分析平台

open-notebook
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Open Notebook是一款自托管、开源的AI研究分析工具，是Google NotebookLM的优秀替代品。它支持摄入PDF、视频、网页等多种格式的资料，并将其组织成私密知识库。核心功能包括上下文感知的AI聊天、自动总结、多说话人播客生成，以及通过完整的REST API提供程序化访问。通过自托管部署，确保了数据的完全私密性与安全性，并支持多种主流AI模型。
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高性能强化学习框架

pufferlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PufferLib是一个高性能、可扩展的强化学习框架，专为大规模并行训练和向量化模拟设计。它集成了PuffeRL算法和PufferEnv API，支持多智能体系统和自定义环境创建，实现业界领先的高速性能。适用于大型AI研究和大规模实验。
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Anthropic流式与批量处理工作流

anth-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南教授如何构建基于Anthropic API的高级工作流。它涵盖了两种核心模式：一是用于交互式UI的实时流式传输（SSE事件），二是消息批量API（Message Batches），可实现异步、成本更低的超大规模数据批处理。提供了Python和TypeScript的代码示例。
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Anthropic Claude成本优化指南

anth-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了优化Anthropic Claude API使用成本的全面策略。涵盖了模型路由（根据任务选择最经济的模型）、提示词缓存（减少重复输入成本）、批量处理（处理异步任务）以及实时支出跟踪与预算预警。适用于需要管理大规模、高成本AI应用部署和精确预算控制的场景。
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Claude消息API基础示例

anth-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了与Anthropic Claude消息API集成的最小可行代码示例。它涵盖了核心功能，包括基础文本消息、图像分析（视觉能力）和实时的流式响应。适用于初学者和需要快速验证Claude API交互模式的开发者。
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Anthropic API 错误排查指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细列出了使用 Anthropic Claude API 时开发者常犯的错误和最佳实践。内容涵盖了与OpenAI等其他模型API的关键区别，例如强制要求设置`max_tokens`、正确处理系统提示词的位置，以及准确解析API响应结构等，帮助开发者规避集成陷阱。
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Anthropic事件流与异步处理

anth-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能涵盖了使用Anthropic Claude API实现事件驱动架构的关键模式。它详细介绍了两种高级处理方式：用于实时流式传输的SSE事件，以及用于批量、异步处理的大规模消息批次API。适用于构建实时聊天界面或需要处理大量数据的后台任务。
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Anthropic API成本优化指南

clade-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了在使用Anthropic Claude API时降低成本的专业策略。内容涵盖了根据任务复杂度选择合适的模型（Haiku, Sonnet, Opus）、实施提示词缓存、利用消息批量处理，以及高效的令牌数量削减技巧，帮助开发者构建成本效益更高的AI应用。
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Anthropic Claude SDK 安装与配置

clade-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了详细的步骤，指导用户如何在 Python 和 Node.js 环境中安装和配置 Anthropic SDK。它详细说明了如何安全地使用环境变量配置API密钥，是所有需要接入Claude模型进行开发项目的必备指南。
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Anthropic消息API进阶模式

clade-model-inference
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能详细介绍了使用Anthropic Messages API的进阶用法。涵盖了实时流式响应处理、系统提示词设置、多模态视觉输入处理以及强制结构化JSON输出等高级功能。适用于构建复杂、健壮、多模态的AI应用场景。
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Cohere API V2快速上手指南

cohere-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了Cohere API v2的核心功能最小化示例，涵盖了聊天补全、文本嵌入和搜索重排等核心API。它详细介绍了基本使用流程和模式，并提供了TypeScript和Python两种语言的代码示例，是学习和快速集成Cohere AI功能的理想入门资料。
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敏感信息泄露检测

data-leakage-detection
Tencent/AI-Infra-Guard
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这是一个用于安全审计的框架，旨在系统性地检测大型语言模型（LLM）是否存在敏感信息泄露。它通过分阶段、递进式的对话探针，测试和捕获包括系统提示词、API密钥、个人身份信息（PII）以及内部配置等多种敏感数据。适用于红队测试和模型安全评估。
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