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区块链内存池分析工具

analyzing-mempool
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
498
该工具用于实时监控区块链内存池（Mempool），深入分析待处理交易、Gas价格波动、DEX交换以及潜在的MEV套利机会。它帮助加密交易员和研究人员优化交易成本和时机，适用于多链环境的专业分析。
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区块链内存池分析工具

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
498
该工具用于实时监控区块链内存池（Mempool），深入分析待处理交易、Gas价格波动、DEX交换以及潜在的MEV套利机会。它帮助加密交易员和研究人员优化交易成本和时机，适用于多链环境的专业分析。
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Clerk API限速与配额管理

clerk-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
187
本指南提供了管理Clerk API速率限制和配额的综合策略。内容包括使用指数退避的重试机制，优化批量操作（Batching），实现多级缓存（内存/Redis）以减少API调用，以及监控API使用量，确保在高流量生产环境中调用稳定可靠。
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高级C++系统编程专家

cpp-pro
Jeffallan/claude-skills
458
本技能专注于设计、实现和优化高性能的C++应用。涵盖现代C++（C++20/23）高级特性，包括概念、协程和模板元编程。适用于处理复杂的内存管理、并发瓶颈或使用CMake构建系统时，确保代码质量达到工业级标准，并进行严格的性能分析和代码优化。
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性能瓶颈检测助手

detecting-performance-bottlenecks
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
105
分析 CPU、内存、I/O 与数据库性能，定位并解决应用性能瓶颈，适用于排查慢响应、优化资源或主动预防性能问题。
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Guidewire性能调优指南

guidewire-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
325
本技能旨在帮助用户解决Guidewire平台的核心性能瓶颈问题。涵盖了Gosu查询优化（使用Query API）、高效的批处理实现、常用参考数据的缓存策略，以及JVM堆内存的调优方法。适用于需要提升保单或业务流程处理速度的开发场景。
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数据库缓存多层架构

implementing-database-caching
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
165
通过 Redis、内存缓存及 CDN 构建多层数据库缓存，减轻数据库负载、加速查询并支持 cache-aside、write-through、read-through 策略，适用于需要数据库性能优化的场景。
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CPU/边缘本地大模型推理

llama-cpp
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
180
llama.cpp是一个纯C/C++编写的轻量级推理框架，专为在资源受限的设备上运行大型语言模型（LLM）而设计。它特别适用于没有高性能NVIDIA GPU（CUDA）的场景，非常适合Apple Silicon、AMD/Intel GPU以及边缘计算设备。通过支持GGUF量化，可以实现内存占用和推理速度的显著优化，支持本地跨平台部署。
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API性能调优与缓存优化

maintainx-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
269
本技能提供一套全面的API性能调优方案，旨在解决集成过程中API响应慢、吞吐量低的问题。核心方法包括连接池管理、多级缓存（内存/Redis）、数据批处理加载（DataLoader）、高效分页和请求去重，用于优化后端数据获取流程，提高系统稳定性。
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Obsidian插件性能优化指南

obsidian-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
70
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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OpenRouter大模型缓存与成本优化

openrouter-caching-strategy
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
316
本技能提供了全面的OpenRouter API调用缓存策略，旨在降低成本和延迟。涵盖了内存缓存、基于Redis的持久化缓存，以及Anthropic等提供商的特殊缓存技巧。通过实现确定性缓存键和管理TTL，开发者可以显著优化重复或相似的LLM查询，特别适用于RAG系统和高并发场景，实现成本和性能双重优化。
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闪电注意力优化器

optimizing-attention-flash
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
55
Flash Attention 优化器在训练或运行长序列 Transformer 时提供 2-4 倍加速和 10-20 倍内存削减，适用于缓解注意力显存瓶颈与推理延迟，支持 PyTorch 原生 SDPA、flash-attn 库、H100 FP8 及滑动窗口注意力等场景。
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