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容量规划分析

analyzing-capacity-planning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

帮助分析 CPU、内存、存储和网络等使用情况，预测未来基础设施需求，识别瓶颈并提出带成本的扩容策略，便于前瞻性容量管理。

容量规划分析

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

帮助分析 CPU、内存、存储和网络等使用情况，预测未来基础设施需求，识别瓶颈并提出带成本的扩容策略，便于前瞻性容量管理。

Windows BusyBox 工具

busybox-on-windows

sickn33/antigravity-awesome-skills

指导 Windows 用户通过 PowerShell 下载并运行 BusyBox 单文件，在 Windows 上访问熟悉的 Unix 命令，附带 CPU 与系统信息检测及使用示例。

CPU 分析器配置

cpu-profiler-config

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化提供 CPU 分析器配置指导，涵盖负载、压力、基准测试与监控等性能测试场景，确保遵循行业最佳实践。

性能瓶颈检测助手

detecting-performance-bottlenecks

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

分析 CPU、内存、I/O 与数据库性能，定位并解决应用性能瓶颈，适用于排查慢响应、优化资源或主动预防性能问题。

GGUF 量化指南

gguf-quantization

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供 GGUF 格式与 llama.cpp 量化流程，涵盖模型转换、imatrix 校准、量化和推理命令，帮助在 CPU/Apple Silicon 等消费级设备上部署大模型，无需 GPU。

CPU 使用监控

monitoring-cpu-usage

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

帮助 Claude 监控并分析应用 CPU 使用，识别瓶颈、低效循环与正则，提供异步与算法优化建议以提升性能。

性能测试自动化

performance-testing

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能借助 performance-test-suite 插件自动执行负载、压力、突发与耐久测试，采集响应、吞吐及错误率指标，提供图表与优化建议，帮助识别 CPU、内存、数据库或网络瓶颈。

应用性能分析

profiling-application-performance

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过 application-profiler 插件分析 CPU、内存和执行时间，识别性能瓶颈并提供代码级优化建议，帮助持续提升应用运行效率。

Python 性能优化指南

python-performance-optimization

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过 cProfile、内存分析器与优化实践，对 Python 应用进行 CPU 与内存剖析，找出瓶颈、降低延迟、优化数据库与 I/O，提升整体性能。

PyTorch FSDP2 训练实战

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

在训练脚本中集成 PyTorch FSDP2，从 torchrun 初始化、底层分片到混合精度、CPU offload 和分布式 checkpoint，适合单卡不足时的 DTensor 分片训练。

资源使用追踪

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过 resource-usage-tracker 监控 CPU、内存、磁盘/网络 I/O、数据库连接与线程，定位瓶颈、调整资源配比并降低成本。

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