perplexity-search
Über
Diese Fähigkeit ermöglicht KI-gestützte Websuchen mit Perplexity-Modellen über OpenRouter und liefert Echtzeitinformationen mit Quellenzitaten. Sie ist ideal für den Zugriff auf aktuelle Daten, neuere Forschung oder Fakten, die über den Wissensstand des Modells hinausgehen. Entwickler können sie für fundierte Antworten über Modelle wie Sonar Pro und Sonar Reasoning Pro mit einem einzigen API-Schlüssel nutzen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add overtimepog/AgentTheo -a claude-code/plugin add https://github.com/overtimepog/AgentTheogit clone https://github.com/overtimepog/AgentTheo.git ~/.claude/skills/perplexity-searchKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the perplexity-search skill?
perplexity-search is a Claude Skill by overtimepog. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform perplexity-search-related tasks without extra prompting.
How do I install perplexity-search?
Use the install commands on this page: add perplexity-search to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does perplexity-search belong to?
perplexity-search is in the Meta category, tagged ai and api.
Is perplexity-search free to use?
Yes. perplexity-search is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Verwandte Skills
Diese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.
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SGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.