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搜索 c-pro ，共找到 344 条记录
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Flash Attention优化

optimizing-attention-flash
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
399
通过 Flash Attention 加速 Transformer 关注机制，可提供 2-4 倍速度提升和 10-20 倍内存节省，适用于 PyTorch 原生、flash-attn 库、H100 FP8 和滑动窗口等长上下文模型，解决显存瓶颈并提速推理。
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LLM提示优化

optimizing-prompts
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
99
分析并简化提示词，减少冗余、压缩字数、提升指令明确性，让使用大模型时成本更低、响应更快、输出更清晰，适合希望优化提示以控制费用或提升效果的场景。
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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 集成部署指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
189
指导在 Vercel、Fly.io 或 Cloud Run 上部署 Perplexity AI 应用，包含秘钥、流式搜索接口、Redis 缓存与健康检查等生产实践。
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Perplexity 快速入门

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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Perplexity 性能调优

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
211
通过挑选合适模型、缓存查询哈希、为长研究启用流式输出以及对请求进行批处理和去重，提升 Perplexity Sonar API 在研究和事实核查类场景下的响应速度和成本效率。
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Perplexity架构指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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提供 Perplexity 研究与搜索项目的参考架构，涵盖模型路由、引用提取、对话式检索与多轮查询流水线，确保集成与结构审核遵循最佳实践。
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Perplexity 安全实践指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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为 Perplexity 提供安全指南，涵盖 API 密钥存放、秘密轮转、按环境最小权限、Webhook 验证和审计日志，帮助开发者部署时防止泄露和权限泛滥。
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凤凰 AI 可观察平台

phoenix-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
466
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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Pinecone 生产级向量数据库

pinecone
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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Pinecone 提供全托管自动扩容的向量数据库，具备密集+稀疏混合搜索、元数据筛选与命名空间隔离，适合低延迟的生产级 RAG、推荐和语义搜索场景。
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实时音频叙述生成

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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通过 Azure OpenAI 的 Realtime Mini 接口，将文本提示实时转为 PCM 音频、转换为 WAV 并以 base64 形式返给前端播放，支持虚拟主播语音选项和字幕输出，适用于播客或音频故事生成。
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预测监控助手

prediction-monitor
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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