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本地Hugging Face模型评估

hugging-face-community-evals

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能用于在本地硬件上对Hugging Face Hub上的大模型进行专业的评估和基准测试。它支持使用`inspect-ai`和`lighteval`等评估框架，帮助用户选择最佳推理后端（如`vllm`、Transformers或`accelerate`），进行全面的烟雾测试和任务选择。该技能专注于本地执行流程，不负责远程作业编排或结果发布。

Go性能基准测试与分析

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samber/cc-skills-golang

本技能系统地指导Go语言的性能测量工作流。涵盖编写高质量基准测试、运行统计学意义的测试，以及生成CPU、内存和执行追踪等详细性能档案。通过专业的对比分析，确保所有的优化决策都基于严谨的数据，有效防止性能回归。

Go性能优化方法论

golang-performance

samber/cc-skills-golang

这是一份全面的Go应用性能优化方法论指南。它指导工程师系统地识别和解决性能瓶颈，涵盖CPU使用率、内存分配、I/O延迟和算法复杂度等多个维度。核心原则是“先测量，再优化”，强调通过迭代基准测试和结构化流程进行改进。

AI技能创建与迭代优化

CherryHQ/cherry-studio

提供一套完整的AI技能生命周期管理流程。用户可以使用此工具从零开始创建新的AI技能，修改或优化现有技能，并通过运行评估和基准测试来持续提升性能，确保技能的稳定性和触发准确性。

Go测试最佳实践指南

samber/cc-skills-golang

全面的 Go 测试指南，涵盖表格驱动子测试、testify 套件、mock、单元/集成测试、基准测试、覆盖率、fuzz、goleak 泄漏检测、快照、以及 GitHub Actions CI，确保测试可靠。

Arize实验评估与管理

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github/awesome-copilot

本技能提供了一套完整的Arize实验管理工具，用于AI模型性能的评估、比较和分析。用户可以使用它来创建、列出、获取和导出实验结果，支持进行模型基准测试和A/B测试，确保模型在特定数据集上的准确性。

数据库迁移缺陷报告撰写指南

creating-oracle-to-postgres-migration-bug-report

github/awesome-copilot

本文档提供了在执行Oracle到PostgreSQL数据库迁移时，撰写结构化缺陷报告的完整指南。它详细介绍了缺陷报告必须包含的要素，包括缺陷严重性、根因分析、复现场景和解决方案。核心指导原则是以上游的Oracle行为为基准，确保记录全面准确，从而提升缺陷追踪和修复的效率。

LLM应用评估驱动开发

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github/awesome-copilot

本技能指导用户为基于大型语言模型（LLM）的Python应用搭建自动化评估流水线。核心流程包括定义评估标准、仪器化应用、构建黄金数据集和运行真实评估。它专注于测试应用自身的逻辑和流程，确保LLM应用的质量和鲁棒性，适用于QA、基准测试和提升LLM服务质量。

Pymoo 多目标优化框架

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Python 框架，集成 NSGA-II/III、MOEA/D 等多目标与约束优化算法，支持基准问题、定制算子与帕累托前沿可视化，适合工程设计与多方案决策。

Adobe API负载与弹性扩展测试

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了一套完整的解决方案，用于对Adobe API（如Firefly、PDF服务）进行负载测试、性能基准测试和弹性伸缩配置。它使用k6模拟真实高并发流量，并通过Kubernetes HPA配置，确保您的应用在峰值负载下也能保持高可用性和稳定性。

Claude API 负载测试与容量规划

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了一套用于进行Claude API负载测试和容量规划的工具与方法。它帮助开发者进行性能基准测试，预测流量高峰，管理速率限制（RPM/ITPM/OTPM），并指导如何使用Python实现健壮的水平扩展架构，确保AI服务在高并发场景下的稳定性。

CoreWeave GPU工作负载部署

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供在CoreWeave平台上使用Kubernetes（kubectl）部署GPU工作负载的教程。内容包括部署vLLM服务进行大型语言模型（LLM）推理测试，以及运行CUDA批量作业进行性能基准测试。适用于首次部署GPU任务或验证集群访问的场景。

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