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搜索 Perplexity ，共找到 48 条记录

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人工智能搜索优化（AI SEO）

coreyhaines31/marketingskills

该指南是AI SEO的专家级手册，指导用户如何优化内容，使其能被各类人工智能搜索系统（如谷歌AI概览、ChatGPT、Perplexity等）发现、提取和引用。核心目标是帮助内容获得AI生成的答案中的权威引用，实现跨平台的最大化可见性。

AI生成式引擎优化指南

geo-fundamentals

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

GPTQ LLM 量化指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

Perplexity高级API故障排除

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Perplexity架构变体与扩展部署方案

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Perplexity API测试与持续集成

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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。

Perplexity API错误排查指南

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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。

Perplexity带引用来源搜索

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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。

深度多维研究与报告生成

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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。

Perplexity API成本优化指南

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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数据处理与优化

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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。

Perplexity故障诊断与支持包

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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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