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成本感知型 LLM 流水线

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affaan-m/everything-claude-code

将模型路由、预算追踪、重试策略与提示缓存组合成可复用流水线，帮助多模型批处理在保障质量的同时控制 Claude/GPT 等 LLM API 的支出。

Cursor IDE 故障排查

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帮助开发者诊断并解决 Cursor IDE 的常见错误（如认证、提示、索引和性能问题），通过定位问题类型、查看日志、重启或清理缓存等基本排查步骤，并记录解决方案供团队参考。

LangChain 成本调优

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

针对 LangChain 生产应用，提供令牌统计、提示裁剪、模型分层、缓存和预算控制的实践方法，帮助监控成本、优化令牌消耗并防止超支。

LangChain性能优化指南

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提供基准测试、缓存、批量/异步处理、流式输出及提示/模型优化的实操建议，帮助 LangChain 应用降低延迟、提升吞吐、节省资源，适用于需要加速响应的场景。

Langfuse 成本优化指南

langfuse-cost-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

利用 Langfuse 观测数据跟踪每次生成的令牌消耗，汇总模型与时间维度的成本，设置预算告警，并通过模型路由、缓存与提示优化降低整体 AI 开支。

Mistral 性能调优指南

mistral-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导团队通过选择合适模型、启用流式、缓存确定性请求、精简提示语和控制并发来降低 Mistral AI 的响应延迟并提升吞吐量。

Mistral AI 参考架构

mistral-reference-architecture

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导构建 Mistral AI 的生产级结构，包括分层项目、客户端单例、Zod 配置、错误处理、缓存策略、健康检查与提示模板，便于统一集成规范。

LLM 提示缓存方案

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介绍 Claude、OpenAI 等 LLM 的提示与响应缓存，以及 CAG 模式，用稳定上下文复用减少重复调用，降低延迟与费用。

Retell AI 性能调优指南

retellai-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过优化 LLM 提示、代理配置、WebSocket 连接池以及缓存与分析，提升 Retell AI 语音代理在高负载下的响应速度与稳定性。

高级LLM运维实战

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LLM-OPS 提供 RAG、嵌入、向量数据库、微调、提示工程、语义缓存、成本估算及评估等能力，帮助构建可靠可扩展的生产级 AI 服务。

Claude API 使用指南

affaan-m/everything-claude-code

涵盖 Python 与 TypeScript SDK 上的 Claude API 集成方案，讲解消息、流式、工具调用、视觉解析、扩展思考、提示缓存、批量处理与 Agent 工作流，帮助构建高效低成本的 Anthropic Claude 应用。

LLM 成本优化器

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alirezarezvani/claude-skills

LLM 成本优化器通过模型路由、提示缓存、输出长度控制以及可观测性，审计或设计AI特性，减少大规模API开销的同时维持用户体验。

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