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ARM Cortex-M 嵌入式固件开发

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sickn33/antigravity-awesome-skills

专注于ARM Cortex-M微控制器（如STM32、Teensy）的底层嵌入式固件和驱动开发。能够设计和实现完整的、可编译的驱动模块，覆盖I²C、SPI、UART等多种总线协议。精通实时操作系统、多任务并发模型，并能处理硬件级的内存屏障、DMA同步和缓存一致性问题，确保系统高性能和稳定性。

Windows 11系统管理技能

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供关于 Windows 11 操作系统管理的全面指南和标准操作模式。它适用于需要进行日常系统维护、故障排除、系统更新或进行一般系统管理任务的场景，确保 Windows 11 环境的稳定性和最佳性能。

数据管道架构专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能旨在提供全面的数据管道架构设计与实现能力，涵盖批处理和流式处理场景。专家精通ETL/ELT、Lambda/Kappa等架构模式，熟悉Airflow、Prefect等编排工具，并能利用dbt和Spark进行高效的数据转换。核心能力包括构建数据质量框架（Great Expectations）、管理Delta Lake/Iceberg等湖仓存储，以及进行全面的成本和性能优化。

云网络工程专家指导

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sickn33/antigravity-awesome-skills

提供云网络架构设计、安全策略与性能优化的全面指导，涵盖多云互联、负载均衡、服务网格、监控与自动化实践，助力构建高性能、可扩展的网络解决方案。

PostgreSQL性能优化与高级管理

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专业的PostgreSQL高级技能集，专注于数据库性能优化、架构设计和高可用性管理。深入涵盖查询性能分析（EXPLAIN）、索引创建（GIN, B-tree）、JSONB操作、流式/逻辑复制配置以及VACUUM维护等核心流程，确保数据库系统能够稳定、高效地支撑生产级应用。

运营监控仪表盘构建

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affaan-m/everything-claude-code

本技能旨在指导用户构建具备高可用性的运营监控仪表盘，适用于Grafana、SigNoz等可观测性平台。核心目标是将海量原始指标转化为可操作的洞察，回答关键的运维问题（如：系统是否健康？瓶颈在哪里？需要采取什么行动？），而非单纯地罗列数据指标。特别适用于构建Kafka、Elasticsearch或API网关的性能监控面板。

Azure资源健康诊断与修复

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github/awesome-copilot

这是一个高级自动化工作流，用于分析特定Azure资源的运行健康状态。它能采集和分析来自各种Azure服务（如VM、Web Apps、数据库）的原始日志、遥测数据和性能指标。系统执行全面的根因分析，对问题进行等级划分，并生成可操作的、详细的修复计划，极大缩短了故障排除时间。

Qdrant查询延迟优化指南

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github/awesome-copilot

本指南旨在指导用户优化Qdrant的查询延迟。内容涵盖了深入的性能调优技术，重点关注内存管理、分段数量调整和HNSW参数优化。详细介绍了如何通过量化、垂直扩展以及使用本地NVMe等策略，确保搜索具有持续的低延迟性能，并警示了性能优化时应避免的常见误区。

Qdrant性能故障诊断指南

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github/awesome-copilot

本指南旨在提供系统化的Qdrant生产环境性能诊断流程。它详细指导用户如何排查三大核心问题：优化器卡死、内存占用过高（OOM）以及查询延迟慢。通过检查关键指标和API端点，帮助运维和开发人员快速定位性能瓶颈，确保系统稳定运行。

CAST AI性能调优指南

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本技能提供了一套全面的指导，用于优化CAST AI的核心性能指标。内容涵盖节点预配速度、自动扩缩容的响应速度，以及多集群仪表板的API调用效率。通过配置资源预留（Headroom）、选择最佳实例族群和调优清理机制，帮助用户提升系统的可用性和成本效益。

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