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OpenRouter SDK生产级封装模式

openrouter-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
240
本技能提供了一套生产级的OpenRouter客户端封装模式。它指导开发者如何利用OpenAI SDK构建稳定、可靠的API调用层，集成了重试机制、缓存策略和速率限制处理等企业级功能。适用于需要构建商业级SDK或复杂客户端库的场景。
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OpenRouter API迁移与升级指南

openrouter-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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自动化TDD过夜开发

overnight-development
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
482
本技能利用Git hooks机制，自动化执行软件开发流程。它严格强制执行测试驱动开发（TDD），确保所有代码更改在提交前都经过全面、严谨的测试验证。适用于需要自主构建复杂功能、重构代码或修复复杂Bug的场景，保证代码达到生产级高质量标准。
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Perplexity企业级权限治理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南展示了如何在企业环境中为Perplexity API实现角色权限控制（RBAC）。由于Perplexity本身不内置RBAC功能，需要构建一个中间件网关。该网关可以强制执行精细化的策略，包括按团队分配不同的API密钥、限制可用的模型（如仅限'sonar'）、设置预算上限、速率限制，以及强制执行搜索域过滤，确保数据合规性与安全性。
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插件项目级配置与状态管理

plugin-settings
anthropics/claude-plugins-official
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本技能文档描述了在插件开发中，实现项目级配置和状态管理的最佳实践。通过在项目根目录创建`.claude/plugin-name.local.md`文件，可以使用YAML Frontmatter存储结构化参数（如启用状态、最大重试次数），并使用Markdown内容提供额外上下文。它提供了如何在Bash Hook、命令和Agent中读取和应用这些配置的详细技术指导。
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隐私安全分析与数据合规

posthog-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
238
本指南提供使用PostHog构建隐私安全分析的全面策略。它涵盖了关键的合规要求，包括用户同意管理（是否开启追踪）、实时数据属性脱敏（清洗IP地址、敏感令牌等），以及处理数据主体访问请求（SAR）和数据彻底删除（Right to Erasure）等全流程合规流程，确保您的分析系统符合全球隐私标准。
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Prisma ORM数据库专家助手

prisma-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
219
本助手是Prisma ORM专家，深入掌握数据库架构的最佳实践。它涵盖了从Schema设计、关系建模到数据库迁移、查询优化（N+1问题、原生查询）的全流程知识，旨在帮助用户解决复杂数据库交互问题，适用于PostgreSQL, MySQL等环境的后端开发。
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Python性能优化指南

python-performance-optimization
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南用于系统地分析和优化Python代码的性能。它帮助用户识别并解决应用中的性能瓶颈，包括CPU占用过高、内存泄漏、I/O操作效率低下以及数据处理缓慢等问题，从而提升应用的整体运行速度和稳定性。
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Python测试全攻略

python-testing
affaan-m/everything-claude-code
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提供面向pytest的Python测试策略，包含TDD流程、fixture参数化、覆盖率要求与测试基础设施搭建，帮助构建可复现的测试套件。
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Python测试策略与模式

python-testing-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供了使用最佳实践进行Python代码健壮性测试的全面策略。它涵盖了pytest、fixtures、mocking、参数化和测试驱动开发（TDD）等核心技术。适用于编写单元测试、集成测试、构建复杂测试套件，或在CI/CD流水线中建立持续测试环境。
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PyTorch FSDP2 训练流程

pytorch-fsdp2
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
439
指导在训练脚本中正确引入 PyTorch FSDP2 fully_shard，使底层模块逐层分片、配置混合精度与 CPU 卸载、构建依赖 DTensor 的优化器，并依靠分布式检查点处理超过单卡显存或需要 DeviceMesh 分片的模型。
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PyTorch Lightning 训练框架

pytorch-lightning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
235
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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