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搜索 SSE ，共找到 166 条记录
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Perplexity数据处理与优化

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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 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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Replicate 模型自动化

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ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Composio MCP 接入 Replicate，快速查看模型 schema、执行同步或异步预测、上传输入文件、浏览版本并管理预测记录与文件，提升模型操作效率。
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Retell AI 语音代理集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能提供Retell AI的部署集成模式，用于构建语音代理和电话自动化系统。它指导用户如何使用SDK实现复杂的语音交互和电话呼叫自动化，适用于构建智能客服或呼叫中心系统。
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Retell AI语音代理与通话测试

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本教程使用Retell AI SDK（TypeScript）展示了如何创建和测试语音代理。流程包括：配置底层的LLM（设定代理人设），创建语音代理实例，并通过API发起模拟出站电话或Web通话。适用于需要集成AI语音客服、电话自动化或复杂呼叫流程的业务场景。
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Retell AI 语音代理与呼叫监控

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一套用于实现基于 Retell AI 的语音代理和电话呼叫系统的可观测性模式。它指导用户如何监控和调试AI语音代理和电话系统在运行中的性能和交互状态。此外，它还涵盖了常见的API错误处理机制，帮助您构建稳定、可靠的AI通信解决方案。
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Retell AI语音代理性能调优

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供Retell AI语音代理和电话自动化系统的性能调优模式。它指导如何使用SDK进行集成，涵盖资源列表查询和关键错误处理，帮助用户建立稳定可靠的语音交互工作流。
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Retell AI语音代理安全基础

retellai-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供基于Retell AI的语音代理和电话呼叫自动化解决方案的实现模式和安全基础知识。它指导用户如何使用SDK进行部署，并涵盖了API密钥验证、速率限制处理等关键安全实践，适用于需要与Retell AI集成通话功能的场景。
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高级提示词工程与大模型评估

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alirezarezvani/claude-skills
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本工具集提供了一套高级、模型无关的LLM开发和质量保证工具。它支持通过静态分析优化提示词（包括令牌估算和清晰度评分），测量RAG检索的质量指标（如相关性、忠实度），并验证复杂的Agent工作流，确保LLM应用开发流程严谨可控。
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音素级发音训练工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该工作流提供专业的音素级发音分析，能够深入识别用户语音中的薄弱环节，而不仅仅是给出整体分数。它通过运行自适应训练循环，生成详细的弱点报告，并提供针对性的练习短语，从而帮助用户系统性地纠正口音并提升语言流利度。
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AI语言辅导与发音评估

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能展示了使用Speak API构建AI语言辅导系统。用户可在系统中进行多语言对话练习，系统能够实时评估发音（支持到音素级别），并生成包含语法、词汇和综合评分的详细学习报告。适用于开发语言学习工具和进行API集成测试。
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变换器机制可解释性分析

transformer-lens-interpretability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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这是一个用于大型语言模型的机制可解释性研究库。它允许用户通过HookPoints和激活缓存来深入检查和操作Transformer模型的内部机制，例如注意力模式、残差流和MLP输出。该工具对于逆向工程模型算法、执行因果追踪和分析模型内部电路至关重要。
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