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OpenEvidence成本调优与优化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
301
本技能旨在提供OpenEvidence API的使用成本优化指南和实践方法。它指导用户采取缓存、批量请求、选择合适的API层级等技术策略，帮助用户高效、经济地管理和追踪医疗数据的API调用费用，确保数据获取流程的优化。
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开源证据性能调优指南

openevidence-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
131
本指南提供了针对OpenEvidence API的性能优化策略。内容涵盖了实现稳健的缓存机制（TTL管理）、高效批量检索引文、连接池管理和限速处理等关键技术。通过应用这些优化技巧，用户可以显著降低查询延迟，即使面对复杂的多条件查询或海量引用数据也能保持流畅的系统性能。
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OpenRouter大模型缓存与成本优化

openrouter-caching-strategy
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
316
本技能提供了全面的OpenRouter API调用缓存策略，旨在降低成本和延迟。涵盖了内存缓存、基于Redis的持久化缓存，以及Anthropic等提供商的特殊缓存技巧。通过实现确定性缓存键和管理TTL，开发者可以显著优化重复或相似的LLM查询，特别适用于RAG系统和高并发场景，实现成本和性能双重优化。
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LLM上下文优化与API使用

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
153
本技能提供了一套针对大型语言模型（LLM）在OpenRouter平台上的上下文窗口和Token使用优化策略。它涵盖了上下文限额查询、模型选择、对话截断、文档分块（RAG）和提示缓存等方面。适用于处理长篇对话或大型文档，帮助用户在上下文受限时，既能保证输出质量，又能有效控制API成本，防止超出Token限制。
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OpenRouter LLM架构参考设计

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
479
本技能提供了一套全面的参考架构，用于使用OpenRouter作为统一的LLM网关，构建生产级别的AI应用。它涵盖了从简单单体服务到标准微服务（包含缓存和预算控制），再到企业级事件驱动系统（包含消息队列和工作进程）三种主流的扩展模式。适用于系统设计规划、复杂的AI流程审查，以及确保LLM集成具备高扩展性、成本控制和高可用性。
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OpenRouter SDK生产级封装模式

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
240
本技能提供了一套生产级的OpenRouter客户端封装模式。它指导开发者如何利用OpenAI SDK构建稳定、可靠的API调用层，集成了重试机制、缓存策略和速率限制处理等企业级功能。适用于需要构建商业级SDK或复杂客户端库的场景。
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缓存性能优化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
141
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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Web性能优化

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tech-leads-club/agent-skills
154
帮助开发者通过测量指标、缩小包体、延迟脚本、优化图片字体与缓存、整理关键 CSS，实现更快交互时间和更高 Lighthouse 评分。
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网页性能优化指南

performance-optimization
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
149
指导工程师通过代码分割、图片懒加载、缓存头策略、虚拟列表与核心 Web Vitals 监控等手段，保持网页应用在生产环境中的速度与稳定。
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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 API成本优化指南

perplexity-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
490
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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