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AI驱动的研究架构设计

perplexity-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
278
本技能提供了一套完整的、模仿Perplexity的AI搜索和研究系统参考架构。它涵盖了搜索服务（模型路由、缓存）、引用文献处理（提取、验证）和研究编排器（多查询合成）三个核心模块，适用于构建复杂的、增强搜索能力的AI应用和系统设计。
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API容错与可靠性模式实现

perplexity-reliability-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
89
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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Perplexity API集成模式与最佳实践

perplexity-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一套生产级的Perplexity Sonar API集成模式，覆盖TypeScript和Python实现。它指导用户如何构建健壮的API封装层，专门处理Perplexity特有的引用、搜索结果和相关问题等结构化数据。内容还包含了使用指数退避算法进行重试机制，适用于构建高可靠性的搜索增强型生成应用。
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Perplexity API安全实践

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一套完整的Perplexity API安全指南。它指导开发者如何安全地管理API密钥（使用环境变量），如何对用户查询进行严格的脱敏处理（去除PII），以及如何使用域过滤器来限制搜索范围，确保数据处理的合规性。适用于需要高度安全性和数据隐私保护的生产环境开发。
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Perplexity API 迁移与模型升级指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南旨在帮助开发者平稳地将代码和API从旧版Perplexity模型（pplx-api）迁移到最新的Sonar系列模型。它详细列出了模型名称、基础URL和参数的更新映射，涵盖了从弃用模型到当前活跃模型的所有变动，确保您的应用能兼容Perplexity API的最新规范。
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Perplexity事件驱动架构构建

perplexity-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能用于构建与Perplexity Sonar API交互的事件驱动架构。由于该API缺乏原生网络钩子，本系统通过模拟事件模式来实现高可靠性。它支持三种核心模式：流式SSE进行实时搜索、使用任务队列进行批量自动化研究，以及设置定时任务进行新闻和趋势监控，适用于构建复杂、可扩展的AI应用。
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PerplexityAI 自动化工具

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ComposioHQ/awesome-claude-skills
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介绍如何通过 Composio 的 Rube MCP 客户端连接 Perplexityai，从 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具 Schema，到通过 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 执行操作，并强调连接检查与会话复用。
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现代PHP企业级开发

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Jeffallan/claude-skills
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专注于使用PHP 8.3+、Laravel和Symfony构建企业级应用。掌握严格类型系统、依赖注入、DTO和值对象等现代设计模式。适用于开发安全、高性能、高可测试性的REST/GraphQL API和复杂后端服务。
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PostHog企业级访问控制与权限管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何在PostHog企业环境下实施强大的基于角色的访问控制(RBAC)。内容涵盖了管理三级层次结构（组织>项目>资源），分配精细化的成员角色，配置作用域化的API密钥以确保安全集成，以及通过SSO/SAML强制执行企业级认证。可用于项目权限设置和系统变更审计。
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PPT演示文稿创建与分析

pptx
ComposioHQ/awesome-claude-skills
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本技能提供完整的PPT演示文稿处理能力，支持从零开始创建、编辑和分析.pptx文件。无论是提取文本内容，还是深入读取底层的XML结构（用于获取备注、注释、布局），都能实现。同时，它还集成了专业的视觉设计指导，帮助用户根据主题选择合适的配色方案和设计原则，确保演示文稿专业且高效。
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自主代码审计与优化

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能能够对整个代码库进行深度、逐行扫描，全面理解其架构、设计模式和数据流。它能系统性地发现安全漏洞、性能瓶颈、架构缺陷和代码质量问题。随后，会自动修复所有发现的问题，将代码升级为达到企业级、生产标准的专业代码。
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PyTorch Lightning 训练框架

pytorch-lightning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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PyTorch Lightning 提供高层训练框架，内置分布式训练（DDP/FSDP/DeepSpeed）、回调、检查点、日志与设备管理，帮助你从笔记本到多节点集群轻松运行高质量模型训练。
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