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API速率限制处理工具
klingai-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
318
本技能提供一套完整的API速率限制管理方案,专注于处理高并发和高吞吐量的任务流。它集成了指数退避(Exponential Backoff)、异步任务限制器和请求队列模式,用于检测和优雅地处理`429 Too Many Requests`错误,从而确保在遇到速率限制时,自动化工作流依然能稳定、可靠地继续执行。
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Kling AI视频生成系统架构
klingai-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
275
本文档提供了基于Kling AI的视频生成平台的生产级参考架构。它详细描绘了从API网关、任务队列、工作池到对象存储和CDN分发的完整流程。适用于设计高并发、高可用、可扩展的AI视频系统。
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Kotlin协程高级编程指南
kotlin-coroutines-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
443
本指南深入讲解Kotlin协程(Coroutines)和Flow的进阶用法。内容涵盖了结构化并发、健壮的异常处理机制,以及使用StateFlow和SharedFlow构建响应式数据流的最佳实践。适用于开发高性能、高并发的Kotlin应用。
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LangChain性能调优与优化
langchain-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
407
本指南提供了全面的LangChain应用性能优化技巧,帮助开发者将应用提升至生产级别。内容涵盖了基准测试、流式传输(提升用户感知速度)、并发批量处理、持久化缓存(如Redis/SQLite)的实现,以及如何通过精简Prompt和选择合适的模型来降低延迟和成本。
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LangChain API限流与重试策略
langchain-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
451
本指南详细介绍了使用LangChain处理API限速(429错误)的多种高级策略,确保您的LLM应用在生产环境中具备高稳定性和高吞吐量。涵盖内置的指数级退避重试机制、控制并发请求量、实现提供商故障转移(Fallback)以及自定义令牌桶限流器,是构建可靠AI应用的必备技能。
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优化Langfuse追踪性能
langfuse-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
385
本指南提供了一套完整的Langfuse性能优化方案。它涵盖了从基准测试、批处理配置调整到非阻塞追踪包装和Payload优化等多个方面,旨在解决高并发场景下的延迟和资源开销问题,确保系统在高吞吐量下稳定运行。
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LLM可观测性限速与优化
langfuse-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
446
本指南提供了处理高并发LLM可观测性工作负载的完整策略。它指导用户如何通过实现指数退避、优化SDK批处理、使用队列限制并发,以及配置采样率,来应对Langfuse的API速率限制和流量洪峰,确保数据采集的稳定性和完整性。
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Linear API性能调优
linear-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
171
本指南提供了一套全面的Linear API性能优化方案。它指导开发者如何通过消除N+1查询、使用缓存策略处理静态数据、通过Webhook实现缓存失效,以及将多次修改批量化为单次GraphQL请求,显著提升应用的响应速度和资源利用效率,适用于构建高并发、低延迟的系统。
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API 负载与压力测试
load-testing-apis
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
243
用于执行全面的API负载、压力和浸泡测试,以验证API的性能和可扩展性。该功能模拟真实的、高并发的流量模式,支持生成复杂的测试脚本,并设定性能阈值(如p95延迟、错误率)。通过识别性能瓶颈(如数据库、网络),确保API能够承受生产环境的极高并发负载。
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API限流、分页与重试机制
maintainx-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
442
一套完整的API调用控制模式,用于处理有速率限制的外部API。它集成了指数退避、健壮的重试机制(处理429/5xx错误)、并发请求队列和基于游标的分页功能,确保在不超出API限制的情况下,实现高吞吐量和可靠的数据获取。
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数据库分片管理
managing-database-sharding
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
233
指导设计和落地水平数据库分片方案,包括分片键选择、数据迁移规划与跨分片查询协调,保障高并发下的扩展性与一致性。
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Mistral AI速率限制与重试机制
mistral-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
196
本教程详细介绍了如何为Mistral AI API实现高效的速率限制(RPM/TPM)管理。它提供了基于Token消耗和请求频率的限制器实现,并演示了如何利用指数退避和`Retry-After`头部进行重试,确保应用在高并发和API限制场景下的稳定性和吞吐量。
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