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OpenEvidence本地开发环境模拟
openevidence-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
304
本工具为OpenEvidence临床决策支持API提供了本地开发和测试环境。它通过模拟证据查询、引文和临床摘要数据,允许开发者在不消耗真实API配额的情况下,快速构建和测试医疗健康应用。支持模拟模式和沙箱模式切换,确保开发数据脱敏。
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OpenEvidence多环境配置指南
openevidence-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
79
本指南详细介绍了OpenEvidence临床AI系统所需的严格多环境配置流程,核心目标是确保符合HIPAA等医疗合规性要求。它指导用户配置和验证开发、预发布和生产三个独立环境,用于管理从合成数据到包含完整PHI的各类数据。流程强调环境验证、BAA合规检查和完善的审计日志,以防止数据泄露和监管违规。
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OpenEvidence临床证据SDK模式
openevidence-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
429
本SDK集成了OpenEvidence临床证据API的生产级模式,旨在帮助开发者高效地查询医学文献、获取临床指南并生成循证推荐。它提供了单例客户端管理和全面的错误处理机制,特别适用于医疗健康领域,确保了复杂数据结构和引用溯源的准确性与审计合规性。
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OpenEvidence API升级与迁移指南
openevidence-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
442
本指南为集成OpenEvidence临床AI平台提供了完整的升级和迁移路线图。内容涵盖了API的关键变化,例如从扁平化答案到结构化证据的模式重构、版本检测以及引用格式的更新。开发者可利用这些知识,实现健壮的迁移逻辑,确保下游的临床应用在调用不断变化的医疗证据时,仍能保持最高的准确性和安全性。
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OpenRouter大模型缓存与成本优化
openrouter-caching-strategy
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
316
本技能提供了全面的OpenRouter API调用缓存策略,旨在降低成本和延迟。涵盖了内存缓存、基于Redis的持久化缓存,以及Anthropic等提供商的特殊缓存技巧。通过实现确定性缓存键和管理TTL,开发者可以显著优化重复或相似的LLM查询,特别适用于RAG系统和高并发场景,实现成本和性能双重优化。
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OpenRouter API错误诊断手册
openrouter-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
379
本技能提供了一份全面的OpenRouter API错误诊断手册。它详细收录了从认证失败(401)到配额不足(402)、请求超限(429)等常见错误代码,并提供了错误根源、解决方法以及Bash/Python代码示例,帮助开发者快速排除API调用问题,确保系统稳定运行。
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OpenRouter模型工具调用与代理构建
openrouter-function-calling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
294
该工具实现了通过OpenRouter在各种大语言模型(LLM)上进行标准化的函数/工具调用。它提供了一个统一的接口,使开发者无需关心底层模型提供商差异,即可构建复杂的、多步骤的AI智能体和工作流。适用于需要结构化输出、外部工具增强的生产级应用。
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OpenRouter大型语言模型API快速入门
openrouter-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
219
该指南提供了一个完整的OpenRouter快速入门教程,用于接入多个大型语言模型(LLM)的统一API入口。内容包含cURL、Python和TypeScript示例,指导用户如何发送聊天补全请求、处理JSON响应、管理模型参数,并计算跨不同模型的调用成本。适用于需要测试API连接或构建多模型应用(如Llama、GPT-4o)的开发人员。
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OpenRouter API集成陷阱
openrouter-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
90
本指南汇总了开发者在使用OpenRouter API集成时常犯的错误和常见陷阱。内容涵盖了API模型ID格式要求、成本控制(如设置最大Token)、API密钥安全管理、限速处理以及客户端连接复用优化等关键最佳实践,帮助构建稳定、高效的多模型AI应用。
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模型智能路由与成本优化
openrouter-model-routing
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
461
本技能提供一套完整的OpenRouter模型路由实现方案。它指导开发者如何根据任务的复杂度、所需的模型能力(如深度推理、代码生成)以及当前的成本预算,动态地选择最合适的LLM模型。通过实现成本感知、任务导向和复杂度识别的路由机制,可以确保系统在构建多模型应用时,既能达到最佳性能,又能有效控制运营成本。
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OpenRouter多模型对比与路由
openrouter-multi-provider
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
347
本技能利用OpenRouter的统一API,允许开发者通过一个入口调用OpenAI、Anthropic、Google等多个顶级AI模型。它支持模型性能对比、跨供应商流程设计、高效的故障回退机制(failback)以及BYOK,极大地简化了复杂多模型工作流的构建,适用于生产环境的AI应用开发。
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OpenRouter与OpenAI兼容迁移
openrouter-openai-compat
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
161
本技能指导开发者如何将代码从直接调用OpenAI API迁移到使用OpenRouter。通过最小化的代码修改(主要更新基础URL和API密钥),用户即可通过统一的SDK接口访问来自OpenRouter所有提供商的400多个模型,确保了极高的API兼容性和模型切换的灵活性。
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