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搜索 C语言 ，共找到 474 条记录
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OpenRouter流式响应实现指南

openrouter-streaming-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
300
本技能提供完整的OpenRouter流式响应实现指南。它涵盖了Python、TypeScript、FastAPI和JavaScript等主流技术栈，指导开发者如何利用SSE机制，实现大型语言模型的实时流式传输。通过分块传输，可以显著降低首次响应延迟（TTFT），从而为构建流畅、实时的聊天界面和用户体验提供强大的支持。
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数据库连接池优化

optimizing-database-connection-pooling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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指导用户跨语言配置与调优数据库连接池，包括选择池大小、设置超时与监控使用情况，以提升应用性能。
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AI代码审查专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个综合型的代码审查专家工具，结合了自动静态分析（如SonarQube, CodeQL, Semgrep）和先进的AI能力。它能够对代码进行多层级审查，全面评估安全漏洞、性能瓶颈、架构一致性及可维护性，适用于任何编程语言的CI/CD流程。
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Perplexity API：带引用源的网页搜索

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本教程提供了一个最小化的工作示例，演示如何通过Perplexity API实现基于网络的答案和引用。用户可以使用TypeScript或Python等语言，进行基础搜索、按特定领域过滤，以及流式传输搜索，确保答案具备可追溯的来源和高准确性。
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Perplexity API限速与重试策略

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了针对Perplexity Sonar API的全面限速处理方案。它介绍了多种高级限流技术，包括指数级退避（Backoff）、队列控制和令牌桶（Token Bucket）模型。使用这些模式可以有效处理API的429限速错误，确保在TypeScript和Python等多种语言环境中实现稳定、高并发的API调用。
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API容错与可靠性模式实现

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南旨在解决在生产环境中集成外部大型语言模型（LLM）API（如Perplexity Sonar）时遇到的可靠性挑战。它提供了完整的容错模式，包括电路断路器、模型级回退、流式超时检测和缓存机制，确保您的应用程序即使在外部服务出现暂时故障或性能波动时，也能保持稳定和高可用性。
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凤凰AI可观测平台

phoenix-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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Phoenix 是开源AI可观测平台，可用于追踪、评估和监控大语言模型应用，支持实验对比、数据集回归测试与实时生产监控，帮助工程团队自托管排查与优化。
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PostHog SDK 生产级最佳实践

posthog-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了PostHog分析工具的生产级集成模式，覆盖了多平台和多语言的最佳实践。内容包括：服务器端（Python/Node）和客户端的单例客户端设置、类型安全的事件捕获机制、React Hooks实现功能标志（Feature Flags）的开关和变体，以及基于Next.js App Router的页面浏览量（Pageview）跟踪方案。适用于构建健壮、全方位的用户行为分析系统。
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Productboard 自动化工具

productboard-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Claude Code 在 Productboard 中自动化管理客户反馈、功能、目标、组件和版本，直接用自然语言指令操作各类实体。
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提示工程与大模型优化

prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
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本技能专精于为大语言模型（LLMs）设计、优化和评估提示词。它能帮助用户生成优化的提示模板、结构化输出模式（如JSON或函数调用），并构建完整的测试套件。适用于构建新的LLM应用、实现思维链式推理、定义系统级护栏，或开发专业的评估框架来衡量和提升模型性能。
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提示工程模式汇总

prompt-engineering
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
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文档详述结构化提示、思维链、少样本示例、系统指令模式与工具提示，帮助在大语言模型中构建稳定可靠的提示工程流程。
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提示守卫检测器

prompt-guard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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Meta 的 Prompt Guard 是 86M 参数分类器，能在输入进入 LLM 前识别 prompt 注入和越狱指令，用于用户提示、第三方数据或 RAG 文档的过滤，支持多语言并提供毫秒级响应。
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