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Qdrant性能故障诊断指南

qdrant-monitoring-debugging
github/awesome-copilot
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本指南旨在提供系统化的Qdrant生产环境性能诊断流程。它详细指导用户如何排查三大核心问题：优化器卡死、内存占用过高（OOM）以及查询延迟慢。通过检查关键指标和API端点，帮助运维和开发人员快速定位性能瓶颈，确保系统稳定运行。
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生物信息学数据分析工具

scikit-bio
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
227
这是一个全面的Python生物信息学工具包，用于处理和分析生物学数据。核心功能包括DNA/RNA/蛋白质序列操作、配对和多重序列比对、构建和分析系统发育树，以及计算Alpha/Beta多样性等生态学指标。适用于微生物组学分析、进化学研究和各种生物数据处理，支持FASTA、Newick等标准格式。
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Python生存分析与时间事件建模

scikit-survival
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
365
scikit-survival是一个基于scikit-learn的专业Python库，专注于时间事件的生存分析。它解决了处理删失数据（如右删失）这一关键挑战，提供了多种高级模型选择，包括Cox比例风险模型、随机生存森林、梯度提升和生存SVM。用户可以使用C指数和Brier分数等指标评估模型性能，适用于医学、可靠性工程和生物统计等领域的研究。
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UMAP非线性降维与可视化

umap-learn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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UMAP是一种强大的非线性降维技术，用于将高维数据映射到低维空间（如2D/3D）。本工具支持用于数据可视化、聚类预处理和特征工程，能够保留数据的高维结构，并支持监督学习和多种距离度量指标。
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Qdrant监控与可观测性设置

qdrant-monitoring
github/awesome-copilot
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本技能提供Qdrant的全面监控和可观测性指南。它指导用户如何设置系统健康检查、收集关键性能指标（如内存使用、请求延迟），并使用Prometheus和Grafana等工具进行部署和故障排查，确保系统稳定持续运行。
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获取深度金融信号分析

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RKiding/Awesome-finance-skills
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该技能连接DeepEar Lite平台，用于实时抓取高频金融信号。它能够提取信号的标题、总结、情绪指标和置信度，提供完整的推理分析。适用于需要获取即时市场趋势、股票表现因子和专业金融分析的场景。
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CAST AI性能调优指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一套全面的指导，用于优化CAST AI的核心性能指标。内容涵盖节点预配速度、自动扩缩容的响应速度，以及多集群仪表板的API调用效率。通过配置资源预留（Headroom）、选择最佳实例族群和调优清理机制，帮助用户提升系统的可用性和成本效益。
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Clari营收分析与仪表板

clari-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该工作流用于构建基于Clari导出的数据的深度营收分析仪表板。它能够计算关键指标，如预测准确性、销售线索覆盖率和代表业绩变动，帮助财务分析师和销售经理评估营收健康状况和预测可靠性。
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ClickHouse诊断数据采集

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于收集ClickHouse的综合诊断数据，包括系统指标、查询日志、合并状态和磁盘使用情况。该功能适用于性能故障排查、准备技术支持工单或调查复杂的数据库基础设施问题，确保提供完整的诊断证据。
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Glean搜索诊断数据包

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具包用于收集Glean企业级搜索的诊断证据，全面检查数据源配置、索引状态、搜索质量指标和连接日志。它能帮助用户在无需管理员权限的情况下，诊断连接器故障、索引数据陈旧或权限导致的搜索缺失问题。
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Klaviyo API可观测性监控

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供一套完整的Klaviyo API可观测性解决方案。通过集成Prometheus指标、OpenTelemetry追踪和结构化日志，可以实时监控API调用量、延迟、错误率和速率限制。适用于构建健壮的营销数据管道和告警系统，确保数据流的稳定运行。
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Adobe API全栈可观测性配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套完整的Adobe API可观测性解决方案，用于监控Firefly、PDF服务等多个Adobe API的性能。它覆盖了可观测性的四大支柱：使用Prometheus的指标收集、通过OpenTelemetry实现分布式追踪、结构化的JSON日志记录，以及设置关键的告警规则。帮助用户实现对API性能、延迟和错误率的深度监控，确保系统的高可靠性。
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