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PerplexityAI 自动化工具

perplexityai-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

介绍如何通过 Composio 的 Rube MCP 客户端连接 Perplexityai，从 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具 Schema，到通过 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 执行操作，并强调连接检查与会话复用。

凤凰 AI 可观察平台

phoenix-observability

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。

Pinecone 生产级向量数据库

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Pinecone 提供全托管自动扩容的向量数据库，具备密集+稀疏混合搜索、元数据筛选与命名空间隔离，适合低延迟的生产级 RAG、推荐和语义搜索场景。

实时音频叙述生成

podcast-generation

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过 Azure OpenAI 的 Realtime Mini 接口，将文本提示实时转为 PCM 音频、转换为 WAV 并以 base64 形式返给前端播放，支持虚拟主播语音选项和字幕输出，适用于播客或音频故事生成。

预测监控助手

prediction-monitor

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

计算机视觉处理

processing-computer-vision-tasks

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

让 Claude 调用 computer-vision-processor 插件，通过自动生成的 Python 代码对用户提供的图像执行目标检测、分类与分割等分析任务，快速获取内容洞察。

LLM提示缓存策略

sickn33/antigravity-awesome-skills

构建多层级提示缓存体系，通过缓存前缀、整个响应及语义相似度匹配，将大模型成本降低近九成，并配合合理失效机制保障长期可用性。

LLM 提示工程

prompt-engineer

Jeffallan/claude-skills

面向大模型应用，设计、优化并评估提示词，兼顾链路思路、few-shot、系统人格、结构化输出与评测框架，确保准确性与令牌效率，便于量化监控和版本管理。

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。

提示守卫检测器

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Meta 的 Prompt Guard 是 86M 参数分类器，能在输入进入 LLM 前识别 prompt 注入和越狱指令，用于用户提示、第三方数据或 RAG 文档的过滤，支持多语言并提供毫秒级响应。

PyTorch模型训练助手

pytorch-model-trainer

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

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