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可观测性系统设计与策略

observability-designer
alirezarezvani/claude-skills
429
本技能旨在指导构建生产级的可观测性体系。内容涵盖SLI/SLO框架设计、完善指标（Metrics）、日志（Logs）、链路追踪（Traces）三大支柱的落地应用。同时，重点关注仪表盘设计原则、告警优化（避免告警疲劳）和故障响应流程（Runbook），确保系统具备深度可观察性和高可靠性。
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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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Obsidian 网页剪藏模板创建

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sickn33/antigravity-awesome-skills
300
该技能用于创建可导入的Obsidian Web Clipper JSON模板。它指导用户分析特定网站的页面结构（如DOM、Schema和CSS选择器），并将复杂网页元素映射为鲁棒的模板代码。适用于需要为特定内容类型（如文章、食谱）生成或优化剪藏模板的场景，确保输出的剪藏数据格式统一且专业。
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Obsidian成本优化与资源管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导用户管理和优化Obsidian的知识库成本。内容涵盖了审计本地库大小、优化同步设置以减少带宽消耗，以及通过在插件中实现API缓存和调用限速机制，来有效控制第三方外部服务（如AI）的调用费用。
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Obsidian插件性能优化指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南为Obsidian插件提供的专业级性能优化方案，专为处理超大型知识库（万级文件）的场景设计。它教授开发者使用DevTools进行性能分析、采用惰性初始化提高启动速度、实现分批处理以避免UI卡顿，以及使用LRU缓存管理内存，确保插件稳定运行。
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Obsidian性能优化与节流控制

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
256
本技能提供了一系列高级模式，用于处理Obsidian环境中的高并发文件操作。通过实现去抖、批量处理、节流和异步队列等技术，解决了单线程UI的性能瓶颈，确保插件在处理大量文件或频繁事件时依然流畅响应，避免卡顿。
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Onnx转换部署指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在 ML 部署场景下自动提供 onnx 转换器的服务指导，涵盖推理、管道、监控与优化，并产出可投入生产的代码与配置。
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OpenEvidence API错误诊断与修复

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供OpenEvidence API的全面错误处理与调试指南。内容涵盖了认证失败（401, 403）、查询格式错误（422）、速率限制（429）和服务超时等常见故障点。用户可以学习诊断连接失败的根本原因，并优化临床查询，确保从OpenEvidence平台获取数据的准确性和可靠性。
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OpenEvidence成本调优与优化

openevidence-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能旨在提供OpenEvidence API的使用成本优化指南和实践方法。它指导用户采取缓存、批量请求、选择合适的API层级等技术策略，帮助用户高效、经济地管理和追踪医疗数据的API调用费用，确保数据获取流程的优化。
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开源证据性能调优指南

openevidence-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了针对OpenEvidence API的性能优化策略。内容涵盖了实现稳健的缓存机制（TTL管理）、高效批量检索引文、连接池管理和限速处理等关键技术。通过应用这些优化技巧，用户可以显著降低查询延迟，即使面对复杂的多条件查询或海量引用数据也能保持流畅的系统性能。
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OpenEvidence临床参考架构

openevidence-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本文档提供了OpenEvidence的参考架构，用于构建医疗领域的临床决策支持系统（CDS）。它详细阐述了如何实现HIPAA合规、支持可溯源的证据引用、构建完整的审计日志，以及优化点护理工作流的性能，确保系统在提供快速、准确答案的同时满足严格的监管要求。
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OpenRLHF训练套件

openrlhf-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
474
一个基于Ray和vLLM的高性能RLHF训练框架，兼容PPO、GRPO、RLOO、DPO，借助ZeRO-3与分布式架构在多GPU集群上加速7B-70B+大模型的策略与奖励优化流程。
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