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本地CLI代理流程管理器

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本工具用于管理和协调多个本地CLI代理。它支持在独立的tmux会话中并行启动、停止和监控代理，并可分配任务。该技能适用于需要复杂、多步骤、需要定时调度和实时日志追踪的自动化工作流，是高级系统自动化配置的强大辅助工具。

API模拟框架：开发与测试

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sickn33/antigravity-awesome-skills

专业的API模拟框架，用于在开发、测试和演示环境中创建高度逼真的API假数据。它模拟真实的API行为和契约，支持前端和集成测试，使开发工作流程并行化，帮助用户在后端服务未就绪时也能进行充分的测试和验证。

优化 Apollo API 性能

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能集提供了优化 Apollo.io API 调用性能的综合指南。核心功能包括实现连接池、设置缓存机制（基于TTL）、利用批量处理（Bulk Operations），以及控制并发进行并行搜索。此外，它还指导如何精简API响应负载，确保数据传输的高效性和稳定性。

Asana自动化工具包

asana-automation

davepoon/buildwithclaude

通过 Composio 的 Asana 工具包在 Rube MCP 上自动创建与搜索任务、项目、分区、团队与成员，先运行工具搜索确认最新模式，再按场景执行批量与并行工作流。

Asana自动化工具包

asana-automation

davepoon/buildwithclaude

通过 Composio 的 Asana 工具包在 Rube MCP 上自动创建与搜索任务、项目、分区、团队与成员，先运行工具搜索确认最新模式，再按场景执行批量与并行工作流。

使用Bevy构建ECS游戏系统

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一份关于使用Rust和Bevy引擎掌握实体组件系统（ECS）的指南。内容涵盖了如何在Bevy中构建高性能、面向数据的游戏逻辑，包括组件定义、编写并行系统、资源管理和高效的查询优化，适用于游戏开发流程的各个阶段。

Deepgram转录性能优化指南

deepgram-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了一套完整的Deepgram API性能优化流程。涵盖了使用ffmpeg进行音频预处理（降噪、重采样）、根据需求选择最佳转录模型，以及实现高效的流式和批量并行处理，旨在最大化转录吞吐量并最小化延迟。

DeepSpeed 分布式训练指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

指导工程师掌握 DeepSpeed 分布式训练与 DeepNVMe I/O 优化，涵盖 ZeRO、流水线并行、混合精度以及同步/异步写入句柄的使用场景。

TorchTitan 分布式预训练

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

基于 PyTorch 的 TorchTitan 实现 4D 并行（FSDP2/TP/PP/CP），支持 8~512+ GPU、Float8、编译优化与分布式检查点，用于 Llama 3.1、DeepSeek V3 或自定义大模型的预训练。

Exa API 性能优化指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了优化Exa API性能的进阶技术模式。它涵盖了多个关键优化策略，包括：根据延迟预算选择最佳搜索类型、使用LRU实现结果缓存、限制内容提取范围以节省资源，以及利用并行查询最大化吞吐量。适用于需要构建高可靠、低延迟、高吞吐量的生产级搜索系统。

Gamma API性能优化指南

gamma-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了优化Gamma API交互的高级策略。内容涵盖了智能轮询（Smart Polling）、静态数据缓存、并行批处理、以及通过调整内容参数来降低生成延迟等最佳实践。适用于构建高性能、高可靠性的Gamma集成系统。

Groq API性能优化指南

groq-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能旨在提供一套完整的Groq API性能优化方案。它指导用户如何根据应用需求选择最佳模型，实现语义缓存、流式传输、精简Prompt和并行请求，从而在需要极低延迟和高吞吐量的大规模应用场景中，充分挖掘Groq算力的潜力。

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