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智能体性能优化工作流
agent-orchestration-improve-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
398
本工作流提供了一个系统性的框架,用于提升现有AI智能体的性能和可靠性。流程包括全面性能指标分析、详细的故障模式分类、高级提示词工程优化(如思维链和宪法AI),并最终通过结构化的A/B测试和受控部署,实现可量化、鲁棒的性能提升。
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多智能体系统优化工具
agent-orchestration-multi-agent-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
165
这是一个先进的人工智能驱动框架,用于进行多智能体系统的整体性能工程优化。它提供协调的性能分析、工作负载分配和成本感知编排,覆盖数据库、应用层和前端等多个领域。可用于识别系统瓶颈,提高吞吐量,增强复杂智能体工作流的可靠性和效率。
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日志性能分析
analyzing-logs
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
133
分析应用日志以定位性能瓶颈、重复错误和资源预警,辅助调试、监控设置以及结构化日志实践。
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日志性能分析
analyzing-logs
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
133
分析应用日志以定位性能瓶颈、重复错误和资源预警,辅助调试、监控设置以及结构化日志实践。
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网络延迟分析器
analyzing-network-latency
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
281
分析应用网络延迟,发现串行请求并推荐批量、连接池与超时调整,从而提升请求性能。
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查询性能优化分析
analyzing-query-performance
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
260
让 Claude 审查 EXPLAIN 计划,识别慢查询、缺失索引等瓶颈,并提出具体优化措施,适用于希望提升数据库查询速度与资源利用的场景。
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系统吞吐量分析
analyzing-system-throughput
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
228
通过 throughput-analyzer 插件分析请求与数据吞吐、识别瓶颈并评估扩展方案,适用于性能优化或容量评估场景。
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Azure 监控 OpenTelemetry Node.js SDK
azure-monitor-opentelemetry-ts
sickn33/antigravity-awesome-skills
152
该SDK为Node.js应用程序提供全方位的可观测性支持。它利用OpenTelemetry标准自动采集和导出分布式追踪、性能指标和应用日志,实现了与Azure Monitor的无缝集成。适用于需要监控和深入分析Node.js应用性能和行为的场景。
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Azure 监控查询 SDK (Java)
azure-monitor-query-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
416
这是一个用于Java的Azure Monitor查询SDK。它允许开发者通过强大的KQL查询语言连接到Log Analytics工作区,获取详细的运营日志,并能查询各种Azure资源的性能指标(Metrics)。该库支持同步和异步操作,非常适合在Java应用中构建云资源监控、审计和数据分析功能。
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专业C语言系统级开发
c-pro
sickn33/antigravity-awesome-skills
371
这是一个专业指导,用于编写高效率、内存安全且健壮的C语言代码。它涵盖了系统编程的最佳实践,包括严格的内存管理(malloc/free)、高级指针操作、POSIX标准、多线程(pthreads)和嵌入式系统约束。重点强调静态分析、全面的错误处理和性能调优,适用于复杂、底层的系统任务。
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前端包体积分析工具
bundle-size-analyzer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
492
这个技能在前端开发中自动激活,引导包体积分析、优化实践以及生产就绪的代码和配置,支持 React、Vue、CSS 等性能工作流。
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ClickHouse数据分析与工程模式
cc-skill-clickhouse-io
sickn33/antigravity-awesome-skills
423
本文档提供了ClickHouse数据库的高级最佳实践和设计模式。内容涵盖了MergeTree引擎设计、高效查询优化(如过滤、聚合、窗口函数)、数据批量/流式导入、物化视图创建和性能监控等,旨在帮助用户构建高性能、大规模的OLAP分析系统。
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