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LLM上下文优化与API使用

openrouter-context-optimization
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
153
本技能提供了一套针对大型语言模型（LLM）在OpenRouter平台上的上下文窗口和Token使用优化策略。它涵盖了上下文限额查询、模型选择、对话截断、文档分块（RAG）和提示缓存等方面。适用于处理长篇对话或大型文档，帮助用户在上下文受限时，既能保证输出质量，又能有效控制API成本，防止超出Token限制。
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OpenRouter模型目录查询

openrouter-model-catalog
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
87
用于查询和管理OpenRouter平台上超过400个AI模型的完整目录。用户可以通过此工具筛选模型，比较不同模型的定价、上下文长度和能力（如工具调用），从而快速选择最适合项目需求的最佳模型。
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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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凤凰AI可观测平台

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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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Retell AI 语音代理成本管理

retellai-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
94
本技能提供了Retell AI语音代理和电话系统平台的成本优化实现模式。适用于开发或优化依赖语音通信的自动化系统，帮助开发者有效管理和监控API资源使用成本，确保AI语音系统的资源使用效率。
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开放笔记本研究中心

open-notebook
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
494
开源自托管的研究平台，可替代NotebookLM，支持多源内容摄取、AI笔记、上下文对话、向量检索和多说话人播客生成，还提供REST API便于自动化。
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硬件无关量子机器学习

pennylane
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
280
硬件无关的量子机器学习框架，支持量子电路自动微分、混合量子/经典模型训练与 PyTorch、JAX、TensorFlow 集成，并可在 IBM/Google/Rigetti/IonQ 等平台切换。
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治疗数据共享平台

pytdc
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
402
提供面向治疗学的 AI 准备药物发现数据集（ADME、毒性、DTI、DDI、分子生成），包含标准化评估、scaffold 拆分与分子预测器，帮助科研人员训练、对比、优化疗法 ML 模型。
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智能体AI邮箱基础设施

agentmail
sickn33/antigravity-awesome-skills
229
专为AI智能体设计的邮件基础设施平台。通过REST API提供完整的邮箱服务，包括创建可用的虚拟邮箱、发送和接收邮件、处理外部服务的验证码，以及设置实时的入站Webhook。该系统内置信誉（Karma）机制，确保通信的高可靠性和安全性，适用于复杂的自动化工作流。
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持久化视频智能分析

seek-and-analyze-video
sickn33/antigravity-awesome-skills
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基于Memories.ai LVMM，提供视频索引、查询、摘要与知识库构建，支持社交平台、会议或讲座视频的持续分析和多轮问答，助力内容研究与决策。
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区域平台搜索优化

geo-platform-optimizer
zubair-trabzada/geo-seo-claude
337
针对 Google AI Overviews、ChatGPT、Perplexity、Gemini 与 Bing Copilot 等 AI 搜索平台，提供逐平台审核、评分与优化方案，明确差距及行动要点。
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GEO结构化数据审计

geo-schema
zubair-trabzada/geo-seo-claude
104
通过检测页面中的 JSON-LD、Microdata 与 RDFa，验证 Schema.org 规范，补全缺失字段并生成可直接使用的 JSON-LD，提升 GEO 实体在 AI 平台的可发现性。
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