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OpenRouter 模型目录

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过编程方式调用 OpenRouter 模型目录，筛选能力并验证可用模型、API 连接与集成响应，帮助快速选型与上线准备。

OpenRouter 多提供商集成

openrouter-multi-provider

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通过 OpenRouter 统一接口管理多个提供商，比对模型，配置环境，验证 API 连通，并部署监控，适合构建提供商无关的 AI 工作流。

OpenRouter 费用指南

openrouter-pricing-basics

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解析OpenRouter计费模型与成本估算，并给出选型建议，帮助在预算制定与API集成阶段优化费用并验证连接。

OpenRouter路由规则

openrouter-routing-rules

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实现基于请求内容、成本和延迟的 OpenRouter 模型路由，适配项目配置、测试验证并监控上线状态，帮助团队在多约束场景下选择最优模型。

回归分析助手

performing-regression-analysis

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使用 regression-analysis-tool 插件执行回归建模，分析数据、构建线性或多项式模型、验证效果并输出性能指标，帮助用户预测结果或探索变量关系。

高级提示工程模式

prompt-engineering-patterns

sickn33/antigravity-awesome-skills

引导团队掌握高级提示工程模式，涵盖少样本示例、思维链推理、模板体系与系统提示等内容，增强大模型在生产环境中的可靠性与可控性，并提供验证与优化流程。

Pyvene 因果干预框架

pyvene-interventions

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

面向 PyTorch 模型的声明式因果干预工具，包含激活修补、因果追踪与互换干预训练，便于研究者验证模型组件的因果作用并共享实验。

正则与大模型结构化解析

regex-vs-llm-structured-text

affaan-m/everything-claude-code

一个以正则优先的结构化文本解析框架，在可重复模式下先用正则提取，再以置信度评分找到边缘问题并交给 LLM 验证，兼顾成本与准确率。

数据集划分助手

splitting-datasets

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该技能自动生成并执行 Python 代码，将数据集按指定比例划分为训练、验证与测试集，方便机器学习模型的训练与评估。

训练测试集切分器

train-test-splitter

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能自动响应涉及训练/测试集划分的请求，提供行业级指导、实用代码与配置建议，并帮助验证 PyTorch、TensorFlow 或 sklearn 流程中的数据准备与模型训练环节。

机器学习模型训练

training-machine-learning-models

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化完成机器学习模型的训练流程，包括数据分析、模型类型选择、参数配置、交叉验证训练、性能评估以及生成可复用的模型产物，适用于需要训练或评估数据集的场景。

超参数优化助手

tuning-hyperparameters

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帮助 Claude 自动通过网格、随机或贝叶斯搜索调整机器学习模型超参数，生成可执行的 Python 代码、执行验证并返回最优配置与模型指标，适合提升精度、召回等性能。

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