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搜索 AI 优化 ，共找到 122 条记录
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LangChain性能优化指南

langchain-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
320
提供基准测试、缓存、批量/异步处理、流式输出及提示/模型优化的实操建议，帮助 LangChain 应用降低延迟、提升吞吐、节省资源，适用于需要加速响应的场景。
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Laravel高级开发专家指南

laravel-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
244
本技能旨在提供资深Laravel工程师的指导规范。核心在于构建企业级、可维护、高性能的Laravel解决方案。涵盖了从清洁架构设计、业务逻辑分离、API开发、到数据库优化和安全认证等全流程最佳实践。适用于任何需要高质量代码实现和系统架构优化的后端开发任务。
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Lindy SDK 模式集

lindy-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
366
围绕 Lindy AI SDK 的客户端单例、Agent 工厂、重试策略与流式响应等模式，帮助开发者优化接口使用并构建稳健的智能体功能。
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长轮询处理指南

long-polling-handler
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
173
提供针对 API 集成场景下长轮询处理器的自动化指导，包括最佳实践、代码实例、校验机制以及 webhook 流程优化。
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MaintainX 成本优化指南

maintainx-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
241
在接入 MaintainX 时，用于跟踪 API 使用、智能缓存、Webhook 同步、批量请求和成本仪表盘，以控制用量、减少账单并保持功能稳定，适合关注价格阶梯又要保持集成的场景。
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MaintainX 性能调优指导

maintainx-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
357
针对 MaintainX API 集成提供缓存、连接池、分页、数据加载、去重和监控等性能优化建议，应对响应缓慢或限流场景。
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数据库分区管理

managing-database-partitions
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
427
自动化设计与实施表分区策略，提升超大数据库性能、加速时间序列查询并缩短维护窗口，同时提供分区键选择、SQL 脚本与查询优化建议。
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移动游戏开发原理

mobile-games
sickn33/antigravity-awesome-skills
451
本技能指南系统介绍了移动游戏开发的完整原则。内容涵盖了触控输入优化、性能管理（电量和散热）、适应不同屏幕尺寸的UI设计，以及iOS和Android平台特定的发布要求和主流变现模式。适用于需要构建高效、用户体验良好的移动游戏项目。
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现代JavaScript模式精通

modern-javascript-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
357
本指南是一份全面的技术手册，专注于现代JavaScript（ES6+）的高级模式和最佳实践。它涵盖了函数式编程、性能优化和异步操作管理（如Promises/async-await），帮助开发者重构遗留代码，构建高性能、高可维护性的现代Web应用。
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单体仓库管理与优化

monorepo-management
sickn33/antigravity-awesome-skills
329
本技能专注于构建和维护高效、可扩展的单体仓库（Monorepo）。它涵盖了实现代码共享、保证跨多个应用和包的一致性工具链、以及管理原子性变更的策略。适用于设置新的单体仓库架构、进行仓库迁移以及优化复杂的CI/CD流程。
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可观测性系统工程

observability-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
344
专注于企业级分布式系统的可观测性架构设计与实施。涵盖了从监控、日志、链路追踪到SLO/SLI定义的完整体系。能够构建高可用、低噪声的告警系统，进行复杂的故障根因分析和系统性能优化。是确保大规模应用可靠性的核心能力。
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闪电注意力优化器

optimizing-attention-flash
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
304
Flash Attention 优化器在训练或运行长序列 Transformer 时提供 2-4 倍加速和 10-20 倍内存削减，适用于缓解注意力显存瓶颈与推理延迟，支持 PyTorch 原生 SDPA、flash-attn 库、H100 FP8 及滑动窗口注意力等场景。
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