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ClickHouse故障排查手册

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
385
本指南提供了一套完整的ClickHouse故障排查流程。它涵盖了从服务器宕机、性能急剧下降到查询卡死等各类场景，通过系统表查询、SQL命令和Bash脚本，指导用户进行分级诊断（P1-P3），并提供从恢复服务到优化配置的详细修复步骤。
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ClickHouse性能调优指南

clickhouse-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
206
本指南提供了一套完整的ClickHouse高性能优化方案。内容涵盖慢查询诊断、优化ORDER BY键、创建数据跳过索引（Bloom/Set/MinMax）、使用投影（Projections）和物化视图，以及调整服务器参数。帮助用户解决大数据OLAP查询缓慢问题，显著提升数据分析和实时报告的效率。
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ClickHouse参考架构设计

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本文档提供了一套生产级的ClickHouse分析平台参考架构，涵盖了完整的项目布局、数据流设计和数据模型。它指导用户如何实现从原始事件收集、多层级（小时/天）自动聚合到最终API查询的最佳实践，特别适用于设计和优化大型、高并发的OLAP系统。
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ClickUp API性能调优指南

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本指南提供了优化与ClickUp API v2交互性能的进阶策略。内容涵盖了实现缓存层次结构、高效异步分页处理、连接池管理以及速率限制控制等关键技术。适用于需要构建高吞吐量、低延迟的自动化集成系统。
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代码库到WordPress主题转换

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这是一个专业的代码库转换工具，能够将使用React、Next.js或纯HTML构建的前端代码，转换为功能完备、像素级完美匹配且SEO优化的WordPress主题。它不仅完成转换，更充当高级架构师的角色，确保了代码的绝对忠实度，并深度集成了ACF、动态菜单和技术SEO，适用于大规模网站迁移。
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Cohere成本优化与用量控制

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本技能集提供了管理和优化 Cohere API 成本的综合策略。它指导用户如何通过模型分级、设置Token预算、优化Embedding存储以及建立实时用量监控系统，有效控制AI应用运行的API开销，确保成本可预测性。
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Cohere AI云平台部署集成

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本技能提供了将基于 Cohere API v2 的应用程序部署到多个主流云平台（如 Vercel、Fly.io 和 Google Cloud Run）的完整指南。它涵盖了生产环境所需的密钥管理、健康检查、流式聊天实现和性能优化，确保AI应用稳定可靠地投入使用。
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Cohere API性能调优指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供全面的Cohere API v2性能优化策略。旨在帮助用户优化Chat、Embed和Rerank等核心API的使用效率，显著提高API吞吐量、降低延迟和管理成本。核心技术包括根据延迟预算选择最佳模型、实现流式传输（Streaming）以提升用户体验、高效批量嵌入（Batching）处理、向量压缩以及部署缓存机制。
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Cohere生产部署检查清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套完整的Cohere API v2生产部署流程和检查清单。它涵盖了从环境验证、API密钥管理、代码健壮性（如错误处理、重试机制）到性能优化（如批量处理、健康检查、熔断器）等所有关键环节，确保AI功能在实际生产环境中稳定可靠地上线。
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Cohere SDK最佳实践模式

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本文件提供了使用 TypeScript 和 Python 实现 Cohere AI API v2 的生产级代码模式和最佳实践。涵盖了单例客户端管理、重试机制、类型安全的聊天封装、流式处理、嵌入、重排和结构化JSON输出等核心功能。适用于建立团队编码标准或优化现有AI集成。
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CoreWeave KServe GPU推理服务部署

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何在CoreWeave上使用KServe部署生产级机器学习推理服务。内容涵盖了配置GPU调度、实现自动扩缩容以及设置冷启动优化的流程。适用于需要部署大型语言模型（LLMs）或其他复杂AI模型的MLOps工程师。
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CoreWeave GPU成本优化指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套全面的策略，用于优化CoreWeave上的云GPU资源支出。它涵盖了从根据模型需求进行精细化资源配置（Right-sizing），到为开发环境实施从零扩展（Scale-to-Zero），以及利用量化技术（如AWQ）等多个维度，帮助用户在确保高性能的同时，实现AI/ML工作负载的最大化成本节约。
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