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Perplexity
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AI 搜索优化指南
ai-seo
coreyhaines31/marketingskills
210
指导团队进行 AI SEO,提升文章在 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI 概览等助手中的可发现性与引用率,涵盖能见度审查、内容抽取性检测和 AI 爬虫访问策略。
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AI生成式引擎优化指南
geo-fundamentals
sickn33/antigravity-awesome-skills
444
本指南介绍了生成式引擎优化(GEO)的策略,帮助内容创作者将重心从传统的SEO(搜索引擎排名)转移到优化内容,使其能被各类AI模型(如ChatGPT, Claude等)准确引用。内容涵盖了从结构化数据、建立权威性到技术实现的全方位指导。
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GPTQ LLM 量化指南
gptq
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
277
GPTQ 提供后训练 4 位量化,可在 RTX 4090/3090 等消费级 GPU 上将大模型压缩至 1/4 内存并加速推理,同时维持低于 2% 的困惑度损失,适合部署和 QLoRA 微调。
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Perplexity高级API故障排除
perplexity-advanced-troubleshooting
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
307
本工具提供一套复杂的、多层次的诊断脚本,用于排查Perplexity Sonar API难以诊断的深层问题。它可以从网络连通性、TLS握手到模型延迟和引用稳定性等多个维度进行全面测试,适用于需要解决复杂、间歇性API故障的场景。
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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测试与持续集成
perplexity-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
396
本指南提供了使用GitHub Actions为Perplexity Sonar API配置CI/CD流水线。它着重指导用户如何实现自动化测试的最佳实践,包括分离成本较高的实时集成测试和模拟单元测试,确保代码质量的同时有效管理API成本和速率限制。
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Perplexity API错误排查指南
perplexity-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
107
本指南提供了Perplexity Sonar API的常见错误代码(如401、429、402)及其根源和解决方案。当你进行API集成开发、调试失败请求或处理API联调问题时,可以使用本技能获取快速的诊断步骤、重试机制和最佳实践,确保代码的稳定运行。
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Perplexity带引用来源搜索
perplexity-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
363
本流程执行单次查询的Perplexity搜索,能够获取基于网络的答案,并自动附带行内引用来源。这对于构建高可信度的应用、事实核查工具或任何需要实时、可验证信息检索的系统至关重要。它涵盖了API调用、响应解析(答案、引用、搜索结果)和格式化处理,确保输出结果具有可追溯的来源链接。
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深度多维研究与报告生成
perplexity-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
113
该工作流利用Perplexity Sonar API执行深度、多轮次研究。它能够系统地将宽泛的主题分解为多个子问题,进行高效的批次查询,并保持上下文连续性。最终功能是将所有搜索结果、引文和答案进行去重和结构化,整合成一份完整的、可供参考的专业研究报告,适用于学术调研、市场分析等场景。
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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
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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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Perplexity故障诊断与支持包
perplexity-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
405
该工具用于收集Perplexity API的完整诊断证据。它会自动获取环境信息(如操作系统、SDK版本),测试API连通性,并生成一个包含所有故障排除细节的脱敏打包文件,非常适合用户提交技术支持工单。
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