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AI模型可用性与健康检查
openrouter-model-availability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
292
本技能用于监控通过OpenRouter接入的各类大模型(如GPT-4o, Claude)的实时状态和健康状况。它提供主动健康探测、模型目录查询和定时监控脚本,确保系统在关键模型出现故障、性能下降或不可用时,能及时发现问题并触发故障转移机制,适用于构建高可靠性的AI应用。
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OpenRouter模型目录查询
openrouter-model-catalog
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
87
用于查询和管理OpenRouter平台上超过400个AI模型的完整目录。用户可以通过此工具筛选模型,比较不同模型的定价、上下文长度和能力(如工具调用),从而快速选择最适合项目需求的最佳模型。
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SQL 查询性能优化
optimizing-sql-queries
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
419
分析 SQL 语句并排查性能瓶颈,推荐合适的索引与重写方式,结合 sql-query-optimizer 插件帮助在查询慢时快速提升数据库效率。
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Outlook 日历自动化
outlook-calendar-automation
davepoon/buildwithclaude
267
通过 Rube MCP 的 Composio Outlook 工具,自动处理日历事件的创建、查询、更新、删除、邀请及会议时间查找,执行前先搜索当前工具 Schema。
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Perplexity架构变体与扩展部署方案
perplexity-architecture-variants
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
134
本指南提供了三套经验证的Perplexity API集成架构蓝图,用于解决不同规模的应用场景。根据预期的查询量(从每日数百次到数万次),选择合适的架构——无论是简单的直接搜索组件、高效的缓存层,还是复杂的自动化研究管线。帮助开发者科学规划系统扩展性、成本和性能。
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Perplexity带引用来源搜索
perplexity-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
363
本流程执行单次查询的Perplexity搜索,能够获取基于网络的答案,并自动附带行内引用来源。这对于构建高可信度的应用、事实核查工具或任何需要实时、可验证信息检索的系统至关重要。它涵盖了API调用、响应解析(答案、引用、搜索结果)和格式化处理,确保输出结果具有可追溯的来源链接。
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深度多维研究与报告生成
perplexity-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
113
该工作流利用Perplexity Sonar API执行深度、多轮次研究。它能够系统地将宽泛的主题分解为多个子问题,进行高效的批次查询,并保持上下文连续性。最终功能是将所有搜索结果、引文和答案进行去重和结构化,整合成一份完整的、可供参考的专业研究报告,适用于学术调研、市场分析等场景。
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Perplexity API成本优化指南
perplexity-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
491
本指南为开发者提供了降低 Perplexity Sonar API 计费成本的策略。它涵盖了核心优化技术,包括:根据查询类型进行模型路由(选用最经济的模型)、限制最大输出 tokens、实现查询缓存以避免重复调用,以及使用领域过滤器来降低请求费用。适用于构建高效率、低成本的AI应用。
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Perplexity数据处理与优化
perplexity-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
94
本技能旨在管理Perplexity搜索工作流中的复杂数据流。它实现了关键的安全功能,如查询中的个人身份信息(PII)脱敏,用于验证外部引用源的准确性,通过设置数据新鲜度策略进行结果缓存优化,并管理对话上下文,确保AI应用的健壮性、合规性与高可靠性。
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Perplexity API性能优化与调优
perplexity-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
296
本技能包提供了一套完整的Perplexity Sonar API优化方案,旨在解决API响应缓慢、吞吐量不足的问题。它通过智能模型路由、基于时效性的查询缓存(TTL),以及响应流式传输等高级技术,帮助开发者显著降低查询延迟,提高系统效率,并优化资源消耗。适用于构建复杂的、依赖实时搜索结果的应用程序。
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Perplexity API安全防护与使用策略
perplexity-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
155
本教程提供了Perplexity Sonar API的完整安全防护机制。它涵盖了查询内容审核、个人信息脱敏、用户使用配额限制、模型等级控制,以及来源引用质量评分,旨在构建一套安全、合规、可靠的AI应用流程。
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AI驱动的研究架构设计
perplexity-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
278
本技能提供了一套完整的、模仿Perplexity的AI搜索和研究系统参考架构。它涵盖了搜索服务(模型路由、缓存)、引用文献处理(提取、验证)和研究编排器(多查询合成)三个核心模块,适用于构建复杂的、增强搜索能力的AI应用和系统设计。
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