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优化BambooHR API性能

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50
本指南提供优化BambooHR API交互的进阶技术。内容涵盖了消除N+1查询、使用“changed-since”进行增量同步、响应缓存（Redis/LRU）、连接池管理以及请求批量处理。适用于解决API响应缓慢和提高数据同步吞吐量的场景。
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Canva API性能调优指南

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469
本技能提供一套全面的Canva API性能调优方案。涵盖了多种优化技术，包括使用内存和Redis实现缓存策略，利用continuation token处理分页数据，以及为异步操作（如导出）设计带指数退避的轮询机制。掌握这些方法能显著提高API调用的稳定性和吞吐量，解决性能瓶颈。
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代码库深度清理与质量优化

cleanup-code
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84
本技能提供全面的代码库清理服务，覆盖了包括死代码、类型安全、安全漏洞、性能优化和重复代码等11个关键维度。它通过分析代码、评估置信度并利用构建/测试门禁来验证所有更改。适用于处理技术债积聚、大型功能迭代后，或在发布前提升代码鲁棒性和可维护性。
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ClickHouse数据模型设计

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408
本指南详细介绍了ClickHouse的高性能数据建模最佳实践。内容涵盖了如何根据业务场景选择合适的MergeTree引擎，如何设计ORDER BY键以优化查询速度，以及如何利用分区（Partitioning）管理大规模数据，适用于构建数据仓库和分析系统。
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ClickHouse故障排查手册

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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
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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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ClickUp API性能调优指南

clickup-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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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

cohere-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
466
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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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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CoreWeave GPU成本优化指南

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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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CoreWeave GPU性能调优指南

coreweave-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
494
本指南提供了在CoreWeave平台上优化GPU推理性能的专家策略。内容涵盖了根据不同工作负载（如LLM推理、图像生成、模型训练）选择最佳GPU、使用vLLM实现连续批处理优化，以及基于指标的HPA自动扩缩容配置。帮助用户最大化GPU利用率，降低推理延迟，提升AI模型部署效率。
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