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OpenRouter API 审计与追踪

openrouter-audit-logging

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能用于为OpenRouter API调用实现结构化的审计日志记录。它自动捕获完整的调用元数据，包括总成本、令牌消耗、模型信息、延迟和状态。此外，还支持PII脱敏处理，并将日志写入SQLite数据库，非常适合需要合规记录、成本监控和深度调试的生产环境。

结构化文本解析：正则与LLM决策框架

regex-vs-llm-structured-text

affaan-m/everything-claude-code

这是一个实用的决策框架，指导用户在结构化文本（如表格、试题、发票）解析时，选择使用正则表达式还是大型语言模型（LLM）。核心思路是：利用低成本、确定性的正则匹配处理大部分（95-98%）的常见模式，并引入置信度评分机制，只在遇到低置信度的边界案例时，才调用昂贵的LLM进行二次校验，从而实现成本和精度的最佳平衡。

云端GPU算力资源调度

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

该技能自动化管理云端GPU算力资源，用于AI和机器学习任务。它能分析您的模型需求和训练任务，自动计算所需的VRAM、GPU数量和预计运行时间，从而在vast.ai上匹配出最具成本效益和性能的最佳GPU实例，管理整个计算生命周期。

Bright Data爬虫成本优化与管理

brightdata-cost-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能旨在帮助用户优化 Bright Data 的爬取服务成本。提供了详细的成本估算模型、缓存策略和使用量监控代码，指导用户在进行大规模网络数据采集时，选择最合适的产品和最佳的预算管理方案。

按会话分析成本费用

cost-conversation

该功能提供按单个会话进行成本分析的详细视图。它列出了每个会话的开始时间、消息数量、主要模型和总成本。这对于识别成本最高的会话至关重要，特别适用于项目回顾和评估现有会话模式的可持续性。

会话消息成本分析

该工具用于对单个会话进行精细的消息级成本拆解。它在识别出异常高成本的会话后，帮助操作人员深入定位成本最高的具体消息。使用者可以详细了解成本的构成，包括输出Token、缓存写入（Cache Writes）和模型升级等，从而掌握模型真正的资源消耗情况。

结构化文本解析：正则与LLM决策框架

regex-vs-llm-structured-text

这是一个实用的决策框架，指导用户在结构化文本（如表格、试题、发票）解析时，选择使用正则表达式还是大型语言模型（LLM）。核心思路是：利用低成本、确定性的正则匹配处理大部分（95-98%）的常见模式，并引入置信度评分机制，只在遇到低置信度的边界案例时，才调用昂贵的LLM进行二次校验，从而实现成本和精度的最佳平衡。

综合营销ROI与归因分析

indranilbanerjee/digital-marketing-pro

本工具提供深度、多触点归因分析，用于计算所有营销渠道的综合投资回报率（ROI）、广告支出回报率（ROAS）和客户获取成本（CAC）。它支持线性、时间衰减等多种归因模型，结合客户生命周期价值（LTV）进行长期价值预测，为预算优化、高管报告和效率提升提供数据支持。

估计结果到政策的福利模型桥梁

aejpol-theory-model

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

该框架指导研究人员将还原形式的因果估计（如弹性、处理效应）转化为明确的政策声明。它帮助构建福利、成本效益或最优政策模型，明确识别充分统计量，并阐述分配效应，确保政策论证具有严谨的实证基础。

经济政策模型构建指南

ecopol-theory-model

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为经济政策论文提供了构建理论和定量模型的高标准。它强调模型必须做到极简、透明，并直接服务于政策结论（如福利影响、财政成本或机制阐明）。核心原则是确保政策讨论者能够清晰追踪政策结论与关键假设之间的逻辑联系，使模型具有最高的政策可读性。

机构经济理论模型构建

jleo-theory-model

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南用于将复杂的制度性论证（如交易成本、产权、委托代理问题）转化为严谨、可检验的经济理论模型。它指导研究者如何根据目标期刊的要求，精炼模型规模、从制度角度论证假设的合理性，并确保模型的比较静态分析是最终可供实证检验的核心产出。

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