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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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OpenEvidence临床查询流程

openevidence-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
497
构建点对点临床查询流程，调用 OpenEvidence SDK 实时获取证据并通过 EHR/CDS 钩子呈现，方便临床决策支持场景快速拿到指南、用药交互等答案。
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OpenRouter 多提供商集成

openrouter-multi-provider
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
85
通过 OpenRouter 统一接口管理多个提供商，比对模型，配置环境，验证 API 连通，并部署监控，适合构建提供商无关的 AI 工作流。
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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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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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Perplexity 快速入门

perplexity-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
384
提供一个最简 Perplexity SDK 示例，便于在配置凭证后验证连接、确认 API 客户端可用，并在继续更复杂开发前快速起步。
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Perplexity 性能调优

perplexity-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
211
通过挑选合适模型、缓存查询哈希、为长研究启用流式输出以及对请求进行批处理和去重，提升 Perplexity Sonar API 在研究和事实核查类场景下的响应速度和成本效率。
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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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LLM 提示工程

prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
248
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。
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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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高级提示工程模式

prompt-engineering-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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。
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PyTorch模型训练助手

pytorch-model-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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