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OpenRouter LLM架构参考设计
openrouter-reference-architecture
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 API迁移与升级指南
openrouter-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
311
本技能旨在指导开发者将应用程序从直接调用OpenAI或Anthropic等各提供商的API,迁移到统一的OpenRouter网关。内容涵盖代码修改、Base URL更新、API Key管理、自定义Header添加,以及模型ID的正确前缀化,确保项目平稳升级和多模型兼容性,简化了API调用流程。
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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事件驱动架构构建
perplexity-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
484
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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凤凰AI可观测平台
phoenix-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
439
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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提示工程与大模型优化
prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
355
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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进阶提示词库与应用指南
prompt-library
sickn33/antigravity-awesome-skills
116
这是一个全面的、经过实战检验的提示词库,旨在帮助用户提升与大型语言模型(LLMs)的交互质量。内容涵盖了从代码审查、系统架构设计到性能分析、技术写作和创意发想等多个高级场景,提供结构化的模板,确保AI输出的高质量和实操性。
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检索增强生成系统架构师
rag-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
273
专注于设计和构建高级检索增强生成(RAG)系统。该领域的专家掌握了从文档分块、嵌入模型选择、向量数据库架构到混合搜索策略的全部知识。核心目标是优化信息检索流程,确保大型语言模型(LLM)的输出内容准确、可靠,有效解决模型幻觉问题,提升企业级知识应用能力。
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RAG系统实现工作流
rag-implementation
sickn33/antigravity-awesome-skills
258
本工作流提供了一个从零到一的RAG(检索增强生成)系统构建指南。它涵盖了从嵌入模型选择、向量数据库配置、分块策略设计,到混合检索、LLM集成和系统评估的整个流程,确保构建出知识可靠、性能优越的AI应用。
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高级提示词工程与大模型评估
senior-prompt-engineer
alirezarezvani/claude-skills
361
本工具集提供了一套高级、模型无关的LLM开发和质量保证工具。它支持通过静态分析优化提示词(包括令牌估算和清晰度评分),测量RAG检索的质量指标(如相关性、忠实度),并验证复杂的Agent工作流,确保LLM应用开发流程严谨可控。
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AI智能体技能开发指南
writing-skills
sickn33/antigravity-awesome-skills
236
本指南提供了一套系统化的框架,用于创建、优化和标准化AI智能体的技能模块。它包含完整的开发流程决策树,涵盖了从简单到平台的多种架构层级,并指导用户应用最佳实践(如LLM搜索优化和规则抗干扰),确保技能的可用性和鲁棒性。
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