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OpenRouter 生产就绪清单

openrouter-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
392
提供部署前 OpenRouter 的安全、监控、错误处理与运营准备检查流程，确保配置、测试与监控到位，适用于上线前的生产验证。
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OpenRouter 流式响应设置

openrouter-streaming-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
207
该技能指导如何接入 OpenRouter 流式响应，实现实时聊天输出并缩短首令牌时间，涵盖前置条件、配置调整、测试验证和上线监控，适用于支持 SSE 的前端。
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OpenRouter 团队部署

openrouter-team-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
347
为团队部署 OpenRouter，配置多用户访问、RBAC 与部门计费并跟踪使用情况，适合组织内部共享能力与管理员工接入。
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OpenRouter 使用分析

openrouter-usage-analytics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
91
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。
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Flash Attention优化

optimizing-attention-flash
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
169
通过 Flash Attention 加速 Transformer 关注机制，可提供 2-4 倍速度提升和 10-20 倍内存节省，适用于 PyTorch 原生、flash-attn 库、H100 FP8 和滑动窗口等长上下文模型，解决显存瓶颈并提速推理。
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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
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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

outlines
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
137
Outlines 通过 CFG+FSM 策略配合 Pydantic 模型，确保 JSON/XML 等结构化输出合法，并兼容 Transformer、vLLM、llama.cpp 等本地模型，方便高性能推理。
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LoRA 参数高效微调

peft-fine-tuning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
344
介绍PEFT/LoRA/QLoRA在7B-70B大模型上的参数高效微调，涵盖低内存训练、<1%参数更新、多适配器与量化实战场景。
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Perplexity 架构方案

perplexity-architecture-variants
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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提供 Perplexity 认证的部署架构蓝图，涵盖简单搜索组件、缓存研究层与多查询研究流水线，帮助在不同流量、成本与一致性需求下定制集成方案并处理常见问题。
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Perplexity核心工作流B

perplexity-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
177
执行 Perplexity 的核心工作流 B，补充主流程，涵盖安装授权、处理与完成步骤；需具备 Perplexity 安装认证、Workflow A 经验和有效 API 凭据；输出执行结果与状态并附带错误处理指引。
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