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OpenRouter模型工具调用与代理构建
openrouter-function-calling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
294
该工具实现了通过OpenRouter在各种大语言模型(LLM)上进行标准化的函数/工具调用。它提供了一个统一的接口,使开发者无需关心底层模型提供商差异,即可构建复杂的、多步骤的AI智能体和工作流。适用于需要结构化输出、外部工具增强的生产级应用。
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OpenRouter大型语言模型API快速入门
openrouter-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
219
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
peft-fine-tuning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
71
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带引用来源搜索
perplexity-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
363
本流程执行单次查询的Perplexity搜索,能够获取基于网络的答案,并自动附带行内引用来源。这对于构建高可信度的应用、事实核查工具或任何需要实时、可验证信息检索的系统至关重要。它涵盖了API调用、响应解析(答案、引用、搜索结果)和格式化处理,确保输出结果具有可追溯的来源链接。
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Perplexity数据处理与优化
perplexity-data-handling
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云平台部署集成指南
perplexity-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
244
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
perplexity-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
155
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
perplexity-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
278
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
perplexityai-automation
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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凤凰AI可观测平台
phoenix-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
439
Phoenix 是开源AI可观测平台,可用于追踪、评估和监控大语言模型应用,支持实验对比、数据集回归测试与实时生产监控,帮助工程团队自托管排查与优化。
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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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提示工程与大模型优化
prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
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本技能专精于为大语言模型(LLMs)设计、优化和评估提示词。它能帮助用户生成优化的提示模板、结构化输出模式(如JSON或函数调用),并构建完整的测试套件。适用于构建新的LLM应用、实现思维链式推理、定义系统级护栏,或开发专业的评估框架来衡量和提升模型性能。
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