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搜索优化算法，共找到 36 条记录

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管理 Guidewire API 速率限制

guidewire-rate-limits

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能用于管理 Guidewire 云 API 的速率限制、配额和限流问题。它为高并发和批量数据集成提供指导，指导用户如何实现指数退避算法处理 429 错误，并通过利用批量终点来优化资源使用，确保系统集成的高稳定性和可靠性。

API限流与配额优化指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了一套处理API限流、配额和复杂度的进阶技术。内容涵盖读取速率限制头部信息、使用指数退避算法进行重试、构建请求队列平滑请求，以及优化GraphQL查询以降低复杂度得分。适用于需要构建高可靠性、严格遵守API配额的集成项目。

CPU 使用监控

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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。

API速率限制与高并发处理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能详细指导如何处理API的速率限制和限流问题（如OpenRouter的429错误）。内容涵盖了构建高吞吐量系统所需的最佳实践，包括使用指数退避算法、实现客户端Token Bucket限流器，以及优化异步批处理的并发控制，确保应用程序的稳定性和可靠性。

API速率限制与重试优化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该工具包提供了一套完整的API速率限制处理方案，专为与外部AI服务（如TwinMind）稳定交互而设计。它集成了指数级退避（Exponential Backoff）机制、抖动（Jitter）算法，并实现了请求队列管理，确保API调用流程在遇到速率限制（429）时依然稳定和可靠，大大提升了系统吞吐量。

推特算法优化器

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ComposioHQ/awesome-claude-skills

基于 Twitter 推荐算法，分析并改写推文以提升参与度，解释算法偏好，结合 Real-graph、SimClusters、TwHIN、Tweepcred 等信号制定优化策略，帮助内容获得更大曝光。

Pymoo 多目标优化框架

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Python 框架，集成 NSGA-II/III、MOEA/D 等多目标与约束优化算法，支持基准问题、定制算子与帕累托前沿可视化，适合工程设计与多方案决策。

量子计算开发框架

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Qiskit 是世界领先的开源量子计算框架，用于构建、优化和执行量子电路。它提供全面的功能，支持在IBM Quantum等多种硬件后端运行量子算法，并包含量子纠错、化学模拟和机器学习等领域的应用模块，是量子计算领域研究人员的必备工具。

性能瓶颈识别与优化

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供了一套完整的性能优化流程，用于识别和修复代码、数据库和API等全栈层面的性能瓶颈。内容涵盖了从测量（Profiling）到优化（Optimization）的完整周期，包括数据库索引优化、API缓存策略、前端组件懒加载、代码拆分以及算法复杂度改进等多个维度，确保所有提升都是可量化、可验证的。

SciPy 科学计算库工具

sickn33/antigravity-awesome-skills

SciPy 提供开源算法和工具，覆盖积分、优化、统计与信号处理等领域，方便科研人员与工程师构建稳定的数值计算应用。

角色挖掘与RBAC优化

building-role-mining-for-rbac-optimization

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

角色挖掘是分析现有用户权限分配，发现最佳角色集的过程。它使用聚类算法和概念分析等技术，将组织积累的过多、重叠的角色（角色爆炸）精简为最小必需的角色集合，从而有效实施最小权限原则。适用于身份治理和访问控制体系的重构优化。

Python GPU 优化指南

optimize-for-gpu

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过 CuPy、Numba CUDA、Warp 及 cuDF/cuML/cuGraph 等 NVIDIA 工具链，将 NumPy、pandas、机器学习、图算法、图像处理、模拟与 IO 等 Python 代码迁移到 GPU，显著提升性能，适用于大规模数据与复杂计算场景。

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