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临床证据检索与决策支持

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259
该工作流为临床专业人员提供了一个全面的证据检索和分析系统。它支持用户根据专业领域、证据级别等进行精确的临床文献检索，并能自动检查药物相互作用，查找各权威机构（如ACC/AHA, NICE）的最新临床指南。输出结果包含结构化引用、置信度和证据等级，旨在支持准确的临床决策。
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OpenEvidence SDK安装与认证

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本指南详细介绍了OpenEvidence SDK/API的安装和身份验证过程。它涵盖了环境配置、SDK安装（支持Node.js或Python）以及使用代码示例验证API连接。适用于需要将医疗AI能力整合到新系统，实现临床决策支持和循证查询的开发场景。
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OpenRouter大型语言模型API快速入门

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该指南提供了一个完整的OpenRouter快速入门教程，用于接入多个大型语言模型（LLM）的统一API入口。内容包含cURL、Python和TypeScript示例，指导用户如何发送聊天补全请求、处理JSON响应、管理模型参数，并计算跨不同模型的调用成本。适用于需要测试API连接或构建多模型应用（如Llama、GPT-4o）的开发人员。
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PEFT 高效微调指南

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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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云平台部署集成指南

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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

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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PerplexityAI 自动化工具

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ComposioHQ/awesome-claude-skills
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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。
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预测监控助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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提示工程模式汇总

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rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
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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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提示词工程模式

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sickn33/antigravity-awesome-skills
85
为提示词工程师提供从少样本、推理链到模板与系统提示等高级技巧，以提升大模型的性能、稳定性与可控性，并包含用例、验证与调优建议。
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PyTorch模型训练助手

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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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