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推荐系统构建器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

生成针对协同、基于内容或混合策略的推荐系统代码与流程，涵盖数据处理、模型训练与评估，并顾及扩展性，帮助 Claude 提供个性化建议。

资深数据科学家全栈专家

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本技能模拟的是全栈数据科学家的专业知识，覆盖数据科学的完整流程。它涵盖了从探索性数据分析（EDA）到构建生产级模型部署的全过程。核心能力包括高级统计分析、机器学习（如深度学习、XGBoost）、预测建模，以及利用Python、R、SQL等工具进行数据清洗、分析和可视化，并为商业决策提供实战指导。

设备端大型语言模型集成指南

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affaan-m/everything-claude-code

本指南详细介绍了如何在设备端集成大型语言模型（LLM）。它涵盖了文本生成、使用@Generable进行结构化数据提取、实现自定义工具调用以及流式响应等高级模式。核心优势在于保证用户隐私和离线可用性，所有计算都在本地完成。

Perplexity API成本优化指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Perplexity企业级权限治理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南展示了如何在企业环境中为Perplexity API实现角色权限控制（RBAC）。由于Perplexity本身不内置RBAC功能，需要构建一个中间件网关。该网关可以强制执行精细化的策略，包括按团队分配不同的API密钥、限制可用的模型（如仅限'sonar'）、设置预算上限、速率限制，以及强制执行搜索域过滤，确保数据合规性与安全性。

超参数优化助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

自动化假设发现流程

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Hypogenic 结合文献与数据，利用大模型自动生成与检验假设，适用于欺骗检测、内容识别、精神健康等经验研究，加速科研发现。

Perplexity 智能搜索

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过 LiteLLM 和 OpenRouter API 接入 Perplexity 模型，实时抓取带引用的网页信息，适合最新研究、文献检索、事实验证和特定领域查询，弥补模型训练数据之外的知识空白。

预训练Transformer模型

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用于处理NLP、计算机视觉、音频等多个领域的预训练Transformer模型。支持文本生成、分类、问答、摘要提取、图像检测等复杂任务，并提供模型微调和部署的完整流程，适用于构建专业级的AI应用。

开源情报收集流程

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

引导红队或安全人员按照域名、人员、凭证、技术栈等阶段执行开源情报收集，为构建攻击面模型、社工目标以及验证安全控制提供依据，确保后续测试更有针对性。

AI模型知识结构化提取

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sickn33/antigravity-awesome-skills

bdistill工具能将AI模型的交互过程转化为结构化的知识库。它可以从闭源模型（会话内）和本地开源模型（通过Ollama）提取、结构化并打分特定领域的知识。用户可用于构建可检索的参考数据集、问答对，或生成用于传统机器学习的训练数据。

AI驱动的OSINT关联

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过AI和大模型推理关联多个OSINT来源的用户名、邮箱、社媒、域名、泄露及暗网情报，自动构建目标画像并附带可信度评估与关联分析。

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