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AI/机器学习职位搜索与市场分析

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该MCP为AI智能体提供接入实时、庞大的AI和机器学习职位索引。用户可以按角色、地点或公司搜索职位，获取完整的职位详情，分析薪资范围，了解招聘公司信息，并获取全面的市场统计数据。适用于进阶的求职、人才匹配和劳动力市场分析场景。
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Anthropic流式与批量处理工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南教授如何构建基于Anthropic API的高级工作流。它涵盖了两种核心模式：一是用于交互式UI的实时流式传输（SSE事件），二是消息批量API（Message Batches），可实现异步、成本更低的超大规模数据批处理。提供了Python和TypeScript的代码示例。
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Anthropic API 错误排查指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细列出了使用 Anthropic Claude API 时开发者常犯的错误和最佳实践。内容涵盖了与OpenAI等其他模型API的关键区别，例如强制要求设置`max_tokens`、正确处理系统提示词的位置，以及准确解析API响应结构等，帮助开发者规避集成陷阱。
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Anthropic Claude SDK 安装与配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了详细的步骤，指导用户如何在 Python 和 Node.js 环境中安装和配置 Anthropic SDK。它详细说明了如何安全地使用环境变量配置API密钥，是所有需要接入Claude模型进行开发项目的必备指南。
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同步AI代理至Azure Foundry

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本技能允许用户通过本地JSON清单文件，将基于提示词的AI代理（Agent）直接同步和注册到Azure AI Foundry服务中。它通过调用REST API实现代理的服务器端部署，确保代理能够立即在Foundry门户或API中投入使用，适用于大规模、跨环境的AI代理管理。
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使用Claude进行工具调用与功能实现

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本指南介绍了如何使用Anthropic的工具调用（Function Calling）功能构建高级AI智能体。它允许Claude根据用户的请求，自动判断是否需要执行外部操作，例如查询数据库、调用API或读取文件。核心流程是：发送用户请求 -> Claude返回工具调用指令 -> 用户代码执行工具 -> 将结果反馈给Claude，从而生成最终的综合回答。这对于构建具备外部交互能力的智能体工作流至关重要。
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Claude内容安全防护与卫栏

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导如何在应用中使用Claude时，构建全面的内容安全防护层。它涵盖了系统提示词强化、输入验证（包括检测注入攻击和长度限制）以及输出校验（防止系统提示词泄露），确保AI应用的安全性、合规性和可靠性。
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AssemblyAI转录Webhook处理

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本指南教授如何为AssemblyAI的转录任务设置和处理异步Webhook。当转录任务完成后，AssemblyAI会向您的指定URL发送POST请求。内容涵盖了如何提交带有Webhook URL的任务、如何验证请求的身份，以及接收并处理完整的转录结果数据，例如执行后续的摘要生成等高级分析。
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临床AI部署准备清单

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这是一个用于评估和确保临床AI系统（如Abridge）在受监管的医疗环境中部署就绪的综合清单。它涵盖了HIPAA合规性、业务伙伴协议（BAA）、电子病历（EHR）集成验证（如FHIR R4）、稳健的基础设施安全（TLS 1.3、密钥管理）等关键方面，并提供了完整的上线验证和回滚流程。
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临床AI系统集成参考架构

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本文档提供了完整的参考架构蓝图，用于指导将环境AI（Abridge）系统集成到多地点、大型医疗健康体系中。详细覆盖了数据流、组件设计、FHIR R4标准，以及与Epic/Athena等主流电子病历系统（EHR）的合规集成流程。
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Abridge临床AI集成规范

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本模式集提供了生产级的Abridge临床AI集成解决方案。它创建了类型安全的客户端封装，实现了严格的HIPAA合规审计日志（确保不记录PHI），并内置了指数退避重试机制和专业的错误处理。适用于构建安全、可靠且符合行业标准的医疗AI应用。
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Abridge医疗AI合规安全指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能旨在提供Abridge临床AI集成所需的全方位HIPAA合规安全指南。它涵盖了关键领域，包括强制执行TLS 1.3传输层加密、AES-256静态存储加密、角色权限控制（RBAC）的实施、PHI安全审计日志记录，以及秘密管理最佳实践，以确保系统完全符合HIPAA法规要求。
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