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OpenEvidence API升级与迁移指南

openevidence-upgrade-migration
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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 API 审计与追踪

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本技能用于为OpenRouter API调用实现结构化的审计日志记录。它自动捕获完整的调用元数据，包括总成本、令牌消耗、模型信息、延迟和状态。此外，还支持PII脱敏处理，并将日志写入SQLite数据库，非常适合需要合规记录、成本监控和深度调试的生产环境。
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OpenRouter API 故障排查工具

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当使用OpenRouter API时，如果遇到调用失败、响应异常或性能问题，可以使用此工具生成结构化的调试包。它能完整捕获请求参数、响应内容、详细的错误信息、生成元数据（如成本和Token消耗），以及运行环境信息，极大地提高了故障排查和问题定位的效率。
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OpenRouter模型工具调用与代理构建

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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生产就绪度检查清单

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这是一个全面的技术审计清单，用于验证OpenRouter API集成在投入生产环境前的就绪度。它涵盖了安全（密钥管理、轮换）、可靠性（故障转移、重试逻辑、超时设置）和可观测性（结构化日志、成本跟踪）等关键领域。在上线或运营审查阶段使用，确保部署的稳健性、可扩展性和合规性。
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缓存性能优化

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帮助分析并提升应用缓存策略，通过检查 TTL、缓存键结构、命中率与失效策略，优化 Redis/Memcached 等缓存性能。
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深度学习模型优化

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通过分析模型结构、数据与指标，自动选择优化器、调度学习率和正则化方法，生成优化后的代码并评估准确率、训练时间与资源消耗，适合需要提升性能与效率的深度学习模型。
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性能优化指南

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CloudAI-X/claude-workflow-v2
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提供结构化流程，覆盖前端、后端和数据库的性能分析、瓶颈识别、优化手段与验证步骤，适用于排查慢响应、减小包体、提升加载速度等场景。
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组织结构图生成器

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提供组织结构图制作的自动化帮助，包含行业最佳实践、可视化文档流程以及图表生成建议，适用于讨论组织图或相关视觉内容的场景。
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开源贡献机会智能搜寻

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这是一个专业的智能技能，用于帮助用户在热门的开源代码仓库中主动发现、分析和制定高影响力的贡献策略。它会系统地执行仓库发现、提取特定任务（如“需要帮助”或“入门问题”），并进行深度可行性分析。最终生成一份结构化的“贡献提案”，提供可执行的修复策略和分析报告，极大地加速了成为顶尖开源贡献者的过程。
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结构化文本生成器

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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Outlines 通过 Pydantic 模型与语法驱动的有限状态机在生成时约束 token，使 JSON/XML/代码结构必然有效，并支持 Transformers、llama.cpp 与 vLLM 等本地模型，实现高速推理与抽样控制。
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深度多维研究与报告生成

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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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