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OpenRouter模型目录查询
openrouter-model-catalog
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
87
用于查询和管理OpenRouter平台上超过400个AI模型的完整目录。用户可以通过此工具筛选模型,比较不同模型的定价、上下文长度和能力(如工具调用),从而快速选择最适合项目需求的最佳模型。
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深度学习模型优化
optimizing-deep-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
370
通过分析模型结构、数据与指标,自动选择优化器、调度学习率和正则化方法,生成优化后的代码并评估准确率、训练时间与资源消耗,适合需要提升性能与效率的深度学习模型。
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LLM提示优化
optimizing-prompts
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
99
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。
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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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结构化文本生成器
outlines
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
355
Outlines 通过 Pydantic 模型与语法驱动的有限状态机在生成时约束 token,使 JSON/XML/代码结构必然有效,并支持 Transformers、llama.cpp 与 vLLM 等本地模型,实现高速推理与抽样控制。
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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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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 API集成模式与最佳实践
perplexity-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一套生产级的Perplexity Sonar API集成模式,覆盖TypeScript和Python实现。它指导用户如何构建健壮的API封装层,专门处理Perplexity特有的引用、搜索结果和相关问题等结构化数据。内容还包含了使用指数退避算法进行重试机制,适用于构建高可靠性的搜索增强型生成应用。
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