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Procore企业RBAC集成与管理
procore-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
310
本技能指导如何使用Procore的REST API及OAuth2认证机制实现企业级RBAC集成。内容涵盖了获取访问令牌、调用公司列表等完整流程,并详细说明了API常见的错误处理(如权限不足、频率限制)。适用于需要自动化处理项目管理流程、管理用户权限或调用Procore平台数据的开发场景。
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Procore项目管理流程检查
procore-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
209
本技能提供使用Procore REST API实现项目管理检查表(Checklist)的指南。内容涵盖OAuth2认证流程、API调用模式(如获取公司数据)以及详尽的错误处理机制。适用于需要将Procore集成到自定义项目工作流(如RFI、提交物、项目状态跟踪)中的开发人员。
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Procore API速率限制管理
procore-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
212
本技能提供使用Procore API进行项目管理自动化流程的指导。内容涵盖了OAuth2认证流程、标准API调用模式以及针对速率限制(429)和权限不足等错误的处理机制。适用于需要批量处理项目数据、RFI或提交文件的场景。
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提示词与技能优化器
prompt-improver
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
90
本技能用于全面分析和改进插件提示词、技能定义及命令指令。它从清晰度、安全性、有效性、完整性和简洁性五个维度进行评估,提供详细的评分卡和可操作的重写建议,确保内容符合最佳实践,提升AI性能。
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活动拼图游戏策划
puzzle-activity-planner
sickn33/antigravity-awesome-skills
183
本技能可用于规划各类场合(如教室、派对、团建)的拼图游戏活动。用户只需输入活动描述、受众和目标,即可获得一份结构化的活动方案。该方案包含详细的时间轴、材料准备清单,并生成了预配置的谜题生成器链接,确保内容与主题高度一致,使用方便。
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Qdrant监控配置指南
qdrant-monitoring-setup
github/awesome-copilot
484
本指南提供了完整的Qdrant监控设置流程,覆盖了Prometheus指标采集、Kubernetes健康探针配置、告警机制搭建以及日志中央化处理。内容涵盖自部署和混合云环境的特殊要求,帮助用户实现全面的系统运营监控和合规审计。
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Qdrant性能优化指南
qdrant-performance-optimization
github/awesome-copilot
438
本指南提供了全面的Qdrant性能优化策略。内容涵盖了搜索速度(包括延迟和吞吐量)、高效的向量索引构建、以及内存使用管理等关键方面。适用于需要提升向量数据库运行速度、可扩展性和资源利用率的场景。
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数据量级扩展与容量规划
qdrant-scaling-data-volume
github/awesome-copilot
147
本指南提供了处理数据集超出单个节点承载容量的综合策略。内容涵盖了多租户隔离、时间窗口管理等多种架构模式。它详细介绍了完整的扩容路径,从提升单节点性能(垂直扩展)到通过分片将数据分散到多个节点(水平扩展),确保系统能够可靠地处理海量增长数据。
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Qdrant查询高吞吐量扩展指南
qdrant-scaling-qps
github/awesome-copilot
215
本指南提供了关于优化和扩展Qdrant向量数据库查询吞吐量(QPS)的全面高级策略。内容涵盖了从内部性能调优(如优化分段、使用量化和批处理搜索)到系统架构扩展(如增加只读副本、处理磁盘IO瓶颈)的全方位指导,适用于构建高并发、大规模检索系统。
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向量数据库搜索质量诊断
qdrant-search-quality-diagnosis
github/awesome-copilot
391
本指南系统性地提供了诊断和优化向量数据库搜索质量的流程。它指导用户解决召回率低、近似搜索性能下降、嵌入模型选择不当等核心问题。内容涵盖HNSW参数调优、量化处理、过滤策略(如ACORN)以及如何建立准确的性能基线,确保RAG和语义搜索管道的可靠性。
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Qdrant向量搜索性能优化指南
qdrant-search-speed-optimization
github/awesome-copilot
173
本指南详细介绍了Qdrant向量搜索的性能诊断与优化方法,解决搜索速度慢、延迟高或吞吐量不足的问题。内容涵盖了从内存优化、HNSW参数调优、量化技术到高效索引创建等多个方面,帮助用户提升系统在高负载下的检索效率。
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Qdrant垂直扩展最佳实践
qdrant-vertical-scaling
github/awesome-copilot
228
本指南详细介绍了Qdrant的垂直扩展方法。垂直扩展是指增加现有节点的计算资源(如CPU、内存或磁盘),而非增加节点数量。当单个节点资源接近饱和时(例如,内存使用率超过80%),应优先进行此操作。内容涵盖资源容量估算、云部署流程以及何时必须转为水平扩展的判断标准,确保系统稳定性和高性能。
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