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搜索 性能监控 ，共找到 135 条记录
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AI模型可用性与健康检查

openrouter-model-availability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
413
本技能用于监控通过OpenRouter接入的各类大模型（如GPT-4o, Claude）的实时状态和健康状况。它提供主动健康探测、模型目录查询和定时监控脚本，确保系统在关键模型出现故障、性能下降或不可用时，能及时发现问题并触发故障转移机制，适用于构建高可靠性的AI应用。
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数据库连接池优化

optimizing-database-connection-pooling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
449
指导用户跨语言配置与调优数据库连接池，包括选择池大小、设置超时与监控使用情况，以提升应用性能。
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百分位分析器

percentile-analyzer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
359
自动化百分位分析器技能，针对性能测试（包括负载、压力、基准测试与监控）提供指导和实践建议，生成可投入生产的代码与配置并验证输出。
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性能基线创建器

performance-baseline-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
70
自动指导性能测试团队建立性能基线，提供模板、验证规则与行业成熟模式，覆盖负载、压力、基准测试与监控场景，确保输出符合质量标准。
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网页性能优化指南

performance-optimization
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
149
指导工程师通过代码分割、图片懒加载、缓存头策略、虚拟列表与核心 Web Vitals 监控等手段，保持网页应用在生产环境中的速度与稳定。
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Perplexity API 监控与可观测性

perplexity-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
144
本技能提供Perplexity Sonar API的全面监控解决方案。它追踪关键性能指标，包括延迟、调用成本、错误率和引文质量。适用于在生产环境中搭建监控仪表盘、配置告警规则，确保API的稳定性和高质量输出。
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Perplexity API生产部署检查清单

perplexity-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
199
这是一份用于将Perplexity Sonar API集成部署到生产环境的全面检查清单。它涵盖了API密钥管理、健壮的代码质量（重试机制、速率限制）、性能优化（缓存、流式传输）、详细的监控配置以及成本控制策略等关键环节。适用于产品上线或系统升级前进行全面的部署准备。
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PostgreSQL数据库优化工作流

postgresql-optimization
sickn33/antigravity-awesome-skills
435
这是一个专业的PostgreSQL数据库优化工作流。它提供了一个系统化的流程，用于从性能评估、慢查询分析、索引设计、配置调优到日常维护和监控的全方位优化，确保生产数据库达到最佳运行状态。
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PostHog集成健康度监控

posthog-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
418
用于监测PostHog集成系统的运行健康状态。它涵盖了事件摄取速率、功能开关评估延迟、事件总体量以及API配额消耗的追踪。通过设置Prometheus告警规则，可以确保数据管道的稳定运行，并对潜在的性能瓶颈或配额超限风险进行提前预警。
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Replit部署可观测性监控指南

replit-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
187
本指南提供了一套完整的Replit部署可观测性解决方案。它指导用户如何实现详细的健康检查端点（追踪服务正常运行时间、内存和数据库状态），配置结构化JSON日志记录，检测应用冷启动事件，并设置外部警报规则（如UptimeRobot或Slack）。适用于构建需要持续性能监控和高可靠性的生产级应用场景。
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Retell AI 语音代理与呼叫监控

retellai-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
273
本技能提供了一套用于实现基于 Retell AI 的语音代理和电话呼叫系统的可观测性模式。它指导用户如何监控和调试AI语音代理和电话系统在运行中的性能和交互状态。此外，它还涵盖了常见的API错误处理机制，帮助您构建稳定、可靠的AI通信解决方案。
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生产级MLOps与大模型集成

senior-ml-engineer
alirezarezvani/claude-skills
351
该技能涵盖将机器学习模型从研究阶段部署到生产环境的完整生命周期。重点在于建立健壮的MLOps流程，包括模型部署工作流（如Docker、金丝雀发布）、特征存储管理和模型性能监控。此外，还深入讲解了大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）系统的集成模式，强调系统的运营稳定性、性能验证和成本控制。
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