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Apollo成本与配额管理

apollo-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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此工具旨在优化Apollo.io的API使用成本和配额。它通过实现每日预算跟踪、去重机制和潜在客户评分系统，确保用户不会过度或重复花费API配额。特别适用于需要进行大规模数据丰富化、严格控制成本的场景。
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数据富集成本优化与控制

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能旨在帮助用户优化并控制数据平台（如Clay）上的数据富集成本。它提供了多种技术策略，包括连接自有API密钥、优化多步骤数据流程、预处理输入数据，以及设置预算监控。使用这些方法可以确保数据处理流程既高效又经济，实现成本效益最大化。
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企业级数据平台权限管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了在企业级数据工作空间（如Clay）中配置完善的角色权限控制（RBAC）和治理机制。内容涵盖了如何定义管理员、成员和查看者等不同角色权限，管理团队额度预算、隔离API密钥，以及执行季度访问审计，确保数据安全和团队协作的规范化。
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Clay生产环境就绪清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这份清单用于指导用户完成Clay数据增强管道的上生产环境部署准备工作。它涵盖了从表格配置、数据质量验证（如去重、输入过滤），到成本预算、Webhook可靠性及监控告警设置等多个关键步骤，确保数据流在实战中稳定可靠运行。
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大模型上下文工程基础

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本技能深入讲解了大型语言模型（LLMs）推理时可用的完整状态（上下文）。内容涵盖系统提示、工具定义、消息历史记录和检索文档等核心组件。掌握上下文工程是构建稳定、高效AI智能体的关键，它指导用户如何优化上下文内容，管理注意力预算，确保模型接收到最相关的“高信号”信息。
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大型语言模型上下文管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能集提供了一套高级的、结构化的LLM上下文管理策略。内容涵盖了智能总结、动态修剪、上下文路由和Token预算分配，旨在有效防止“上下文衰退”。它是构建复杂、长流程、多轮对话式AI系统的关键技术。
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成本感知型 LLM 流水线

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affaan-m/everything-claude-code
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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。
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Deepgram费用优化与成本控制

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能旨在帮助用户优化Deepgram API的使用成本。它提供了预算感知的转录流程，在运行前预估成本，防止超出预算。此外，它还包含使用FFmpeg处理音频（如去除静音）以减少计费分钟数，并通过API查询功能进行实时成本监控。适用于预算敏感的大规模部署场景。
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印象笔记资源优化管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于管理与印象笔记（Evernote）的集成资源和成本。核心功能包括实时监控上传配额、压缩图片以减小文件体积、清洗冗余大型笔记，确保API使用在账户限制和预算范围内，实现高效的数据存储和传输。
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Exa API成本优化与控制

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能旨在指导用户如何系统性地优化Exa API的使用成本。通过学习缓存实现（如LRU）、根据用例选择最经济的搜索类型（如关键词搜索优于神经搜索）、批量查询去重，以及设置预算监控和警报，可以极大地降低API调用成本，特别适用于构建成本敏感的RAG或搜索应用。
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Exa搜索结果处理与RAG上下文管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于处理和优化来自Exa搜索API的原始搜索结果。该技能提供对内容提取范围的全面控制，支持选择元数据、高亮、全文或结构化摘要。核心功能包括实现带时效性的结果缓存、引用去重，以及最关键的基于令牌预算的内容筛选，确保检索内容能适配大型语言模型（LLM）的上下文窗口，是构建高级RAG和知识检索系统的关键工具。
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Exa API 性能优化指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了优化Exa API性能的进阶技术模式。它涵盖了多个关键优化策略，包括：根据延迟预算选择最佳搜索类型、使用LRU实现结果缓存、限制内容提取范围以节省资源，以及利用并行查询最大化吞吐量。适用于需要构建高可靠、低延迟、高吞吐量的生产级搜索系统。
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