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Perplexity 架构方案

perplexity-architecture-variants
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
203
提供 Perplexity 认证的部署架构蓝图，涵盖简单搜索组件、缓存研究层与多查询研究流水线，帮助在不同流量、成本与一致性需求下定制集成方案并处理常见问题。
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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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凤凰 AI 可观察平台

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
434
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。
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预测监控助手

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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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多层提示缓存优化

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sickn33/antigravity-awesome-skills
413
针对大语言模型的提示前缀、完整响应与语义相似度等层级缓存，降低调用成本同时强调失效策略与温度差异控制。
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LLM 提示工程

prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
167
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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高级提示工程模式

prompt-engineering-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
150
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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Qdrant 向量相似度搜索

qdrant-vector-search
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
405
基于 Rust 的高性能向量相似度引擎，适用于生产级 RAG 与语义搜索场景，支持混合过滤、多向量存储、分布式扩容以及 REST/gRPC 接入，低延迟提供推荐和检索服务。
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RAG 系统架构师指南

rag-architect
Jeffallan/claude-skills
259
面向架构师，介绍构建生产级 RAG 系统的全流程：文档切块、嵌入生成、向量库配置、融合搜索、结果再排序与检索质量评估，适用于知识驱动的语义搜索和文档检索场景。
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文档检索架构师

rag-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
185
构建设备化检索流程，通过语义分块、嵌入调优与混合搜索，保障 LLM 接收高质量上下文，实现准确生成。
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Remove Bg 自动化指南

remove-bg-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
374
通过 Rube MCP 驱动 Composio Remove Bg 工具的自动化流程指导，包含工具发现、连接检查、模式兼容和执行步骤，确保稳定完成去背景任务。
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