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OpenRouter大型语言模型API快速入门

openrouter-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
219
该指南提供了一个完整的OpenRouter快速入门教程，用于接入多个大型语言模型（LLM）的统一API入口。内容包含cURL、Python和TypeScript示例，指导用户如何发送聊天补全请求、处理JSON响应、管理模型参数，并计算跨不同模型的调用成本。适用于需要测试API连接或构建多模型应用（如Llama、GPT-4o）的开发人员。
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OpenRouter API认证与环境配置

openrouter-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了OpenRouter API的认证和配置流程。内容涵盖API密钥的生成、环境变量的设置，以及使用Python和TypeScript初始化客户端。同时，我们还介绍了密钥管理、认证验证和密钥轮换的最佳实践，帮助用户安全、可靠地集成各种大型语言模型（LLMs）。
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AI模型可用性与健康检查

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能用于监控通过OpenRouter接入的各类大模型（如GPT-4o, Claude）的实时状态和健康状况。它提供主动健康探测、模型目录查询和定时监控脚本，确保系统在关键模型出现故障、性能下降或不可用时，能及时发现问题并触发故障转移机制，适用于构建高可靠性的AI应用。
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OpenRouter API性能调优

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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LLM API性能优化方案，用于解决实际应用中的延迟和吞吐量瓶颈。内容涵盖模型基准测试、实现流式传输（降低首次令牌时间TTFT）以及使用异步编程进行并发请求处理，帮助开发者构建高效、高性能的实时应用。
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LLM提示优化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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分析并简化提示词，减少冗余、压缩字数、提升指令明确性，让使用大模型时成本更低、响应更快、输出更清晰，适合希望优化提示以控制费用或提升效果的场景。
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LLM 提示缓存方案

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sickn33/antigravity-awesome-skills
295
介绍 Claude、OpenAI 等 LLM 的提示与响应缓存，以及 CAG 模式，用稳定上下文复用减少重复调用，降低延迟与费用。
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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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提示守卫检测器

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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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进阶提示词库与应用指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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LLM 量化优化工具

quantizing-models-bitsandbytes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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使用 bitsandbytes 将 HuggingFace 大模型量化到 8 位或 4 位，显存降低 50%-75%，并兼容 QLoRA 以及 8 位优化器，适合显存受限时快速部署与训练。
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RAG系统实现工作流

rag-implementation
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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结构化文本解析：正则与LLM决策框架

regex-vs-llm-structured-text
affaan-m/everything-claude-code
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这是一个实用的决策框架，指导用户在结构化文本（如表格、试题、发票）解析时，选择使用正则表达式还是大型语言模型（LLM）。核心思路是：利用低成本、确定性的正则匹配处理大部分（95-98%）的常见模式，并引入置信度评分机制，只在遇到低置信度的边界案例时，才调用昂贵的LLM进行二次校验，从而实现成本和精度的最佳平衡。
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