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Python 架构决策模式

python-patterns

sickn33/antigravity-awesome-skills

面向 2025 年项目的 Python 架构技能，涵盖框架选择、异步与同步决策、类型提示策略和项目结构原则，强调思考而非照搬代码。

LLM 安全护栏构建

implementing-llm-guardrails-for-security

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

基于 NeMo Guardrails 的输入输出验证流水线，拦截提示注入、脱敏个人信息、执行策略、校验结构化输出，确保 LLM 服务在下游前保持安全合规。

模型护甲安全过滤

googleworkspace/cli

通过 Google Model Armor 命令行工具过滤用户生成内容，并借助模板化提示或响应清洗，帮助团队在自动化流程和参数校验中落实安全策略。

工作流文档蓝图生成器

project-workflow-analysis-blueprint-generator

github/awesome-copilot

自动检测项目架构、技术栈与数据流，生成涵盖入口、服务层、数据访问、错误处理与测试策略的端到端工作流文档蓝图提示，适用于 .NET/Java/Spring/React/微服务等多种技术。

Anthropic Claude成本优化指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了优化Anthropic Claude API使用成本的全面策略。涵盖了模型路由（根据任务选择最经济的模型）、提示词缓存（减少重复输入成本）、批量处理（处理异步任务）以及实时支出跟踪与预算预警。适用于需要管理大规模、高成本AI应用部署和精确预算控制的场景。

Anthropic API成本优化指南

clade-cost-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了在使用Anthropic Claude API时降低成本的专业策略。内容涵盖了根据任务复杂度选择合适的模型（Haiku, Sonnet, Opus）、实施提示词缓存、利用消息批量处理，以及高效的令牌数量削减技巧，帮助开发者构建成本效益更高的AI应用。

Claude API性能调优指南

clade-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了优化Anthropic Claude API性能的进阶策略。它详细讲解了如何通过流式传输、提示词缓存、模型精选（如Haiku/Sonnet）和请求并行化等技术，解决API调用中的延迟问题，帮助开发者构建高性能、用户体验流畅的AI应用。

从OpenAI到Anthropic迁移指南

anth-migration-deep-dive

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南深入介绍了从OpenAI到Anthropic（Claude）的迁移策略，旨在帮助开发者平稳过渡。内容涵盖了关键的API差异点，如系统提示词、工具调用格式和响应路径的修改，并提供了构建多模型服务抽象层的最佳实践。

应用内付费墙与升级转化优化

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aitytech/agentkits-marketing

本指南提供专业的CRO策略，用于优化应用内付费墙、升级模块和增购提示等关键变现节点。内容涵盖了从免费增值到付费转化、使用限制到试用期结束的全流程最佳实践。旨在帮助用户掌握如何设计无摩擦、高转化的组件，最大化付费用户获取。

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