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高级PostgreSQL数据库优化
postgres-pro
Jeffallan/claude-skills
388
该技能为高级数据库管理员提供全面的PostgreSQL管理与优化专业知识。用途包括使用EXPLAIN ANALYZE进行深度慢查询分析、实现JSONB索引、配置流式或逻辑复制,以及通过VACUUM和pg_stat视图进行数据库健康维护。适用于构建高可用、高性能和高弹性的系统架构。
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PostHog成本优化与事件采样
posthog-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
145
本技能旨在提供一套完整的PostHog成本优化方案。通过专业的代码实现,用户可以对事件进行审计、采样和过滤,包括节流高频的自动捕获事件、过滤爬虫机器人流量,以及优化会话记录的采样率,确保在控制成本的同时,依然能获取到高质量的分析数据。
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PostHog性能优化与数据采集指南
posthog-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
309
本指南深入讲解了PostHog的生产环境性能优化方法。内容涵盖了本地化功能开关评估、优化事件批量发送、智能事件抽样以及编写高效的HogQL查询。掌握这些高级技巧,可以大幅提升数据收集的稳定性和分析查询的速度,确保业务洞察的准确性。
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Prisma ORM数据库专家助手
prisma-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
219
本助手是Prisma ORM专家,深入掌握数据库架构的最佳实践。它涵盖了从Schema设计、关系建模到数据库迁移、查询优化(N+1问题、原生查询)的全流程知识,旨在帮助用户解决复杂数据库交互问题,适用于PostgreSQL, MySQL等环境的后端开发。
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批量API操作处理
processing-api-batches
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
387
该技能提供了一个全面的模式,用于优化批量API交互。它支持同步和异步两种模式,高效处理大量操作数组。功能包括并发控制、完善的局部失败处理、后台进度跟踪和输入校验,旨在确保高吞吐量请求的可靠性。
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自主代码审计与优化
production-code-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
185
该技能能够对整个代码库进行深度、逐行扫描,全面理解其架构、设计模式和数据流。它能系统性地发现安全漏洞、性能瓶颈、架构缺陷和代码质量问题。随后,会自动修复所有发现的问题,将代码升级为达到企业级、生产标准的专业代码。
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应用性能分析
profiling-application-performance
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
329
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。
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事件溯源投影模式
projection-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
343
本技能指导用户如何为事件溯源系统构建投影和可读模型。它主要用于实现CQRS(命令查询责任分离)模式的读取端,创建物化视图,优化查询性能,或从事件流中聚合数据,从而提高数据查询效率。
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提示工程与大模型优化
prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
355
本技能专精于为大语言模型(LLMs)设计、优化和评估提示词。它能帮助用户生成优化的提示模板、结构化输出模式(如JSON或函数调用),并构建完整的测试套件。适用于构建新的LLM应用、实现思维链式推理、定义系统级护栏,或开发专业的评估框架来衡量和提升模型性能。
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性能优化顾问
providing-performance-optimization-advice
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
461
当用户询问性能瓶颈或加速方案时,分析前端、后端与基础设施,提出可行建议、预估收益,并给出分阶段优化路线,便于集中改进。
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Python性能优化指南
python-performance-optimization
sickn33/antigravity-awesome-skills
195
本指南用于系统地分析和优化Python代码的性能。它帮助用户识别并解决应用中的性能瓶颈,包括CPU占用过高、内存泄漏、I/O操作效率低下以及数据处理缓慢等问题,从而提升应用的整体运行速度和稳定性。
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PyTorch FSDP2 训练流程
pytorch-fsdp2
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
439
指导在训练脚本中正确引入 PyTorch FSDP2 fully_shard,使底层模块逐层分片、配置混合精度与 CPU 卸载、构建依赖 DTensor 的优化器,并依靠分布式检查点处理超过单卡显存或需要 DeviceMesh 分片的模型。
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