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Dataverse Python 高级模式
dataverse-python-advanced-patterns
github/awesome-copilot
188
为 Dataverse Python SDK 生成生产级代码,展示高级错误处理与重试、批量操作、OData 查询优化、表元数据管理、配置与超时、缓存清理、大文件上传以及 Pandas 集成等能力。
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PostgreSQL 优化助手
postgresql-optimization
github/awesome-copilot
363
为 PostgreSQL 开发者提供特有功能、高级数据类型与性能调优指导,涵盖 JSONB、数组、窗口函数、全文检索、扩展等用例,帮助优化查询、索引与分析流程。
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通用SQL性能优化助手
sql-optimization
github/awesome-copilot
286
面向MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle等关系型数据库的 SQL 性能优化助手,提供查询调优、索引策略、分页与批量操作优化及监控建议。
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电影搜索最具区分度的线索
movie-distinctive-clue
EverMind-AI/EverOS
292
本技能指导用户优化电影搜索查询的构建方法。当问题包含一般性描述与高度具体细节(如精确的评级、奖项或引用)时,应始终以最具区分度的细节作为搜索的重点。这样做能显著提高信息检索的准确性和效率。
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学术论文结构信息识别
thesis-document-structure
EverMind-AI/EverOS
57
本技能旨在指导用户优化关于学术论文(学位论文)的搜索查询。它强调了在搜索致谢、委员会成员或特定结构化信息时,必须添加“致谢”、“论文”等关键词作为限定词。这能帮助用户避免只获取主题摘要,从而精确地找到论文内部特定的关键信息,显著提高检索的准确性和相关性。
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印度影星搜索关键词指南
actor-indian-bollywood-kw
EverMind-AI/EverOS
400
本指南教您如何优化搜索查询,特别是在研究印度或南亚影星信息时。它强调必须添加“宝莱坞”、“印度电影”或具体的印度奖项关键词,以过滤掉大量无关的西方搜索结果,从而大幅提高信息检索的准确性。
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Medchem 化合物筛选
medchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
62
基于 Python 的药物化学分子筛选工具,用于化合物库的分类与优先级排序。支持类药性规则(Lipinski、Veber、CNS)、结构警示目录(PAINS、NIBR、ChEMBL)、复杂度指标、官能团检测及查询语言,适用于大规模分子筛选与命中到先导化合物优化。
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Polars 高性能数据框库
polars
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
110
基于 Apache Arrow 的高性能 Python 数据框库。涵盖表达式式 API、惰性查询优化、流式外存处理、聚合与窗口函数、连接操作及 pandas 迁移,适用于 ETL 与数据分析流程。
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Qdrant查询延迟优化指南
qdrant-minimize-latency
github/awesome-copilot
434
本指南旨在指导用户优化Qdrant的查询延迟。内容涵盖了深入的性能调优技术,重点关注内存管理、分段数量调整和HNSW参数优化。详细介绍了如何通过量化、垂直扩展以及使用本地NVMe等策略,确保搜索具有持续的低延迟性能,并警示了性能优化时应避免的常见误区。
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Qdrant性能故障诊断指南
qdrant-monitoring-debugging
github/awesome-copilot
312
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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Attio API成本优化指南
attio-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
103
本指南提供了一套全面的策略,用于优化Attio的API调用和成本管理。它指导开发者如何审计当前的使用模式,实施分层的智能缓存机制(包括模式、记录和查询),并将低效的定时轮询替换为Webhook,从而显著减少请求量并有效控制API预算。
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ClickHouse成本优化指南
clickhouse-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
243
这是一份全面的指南,旨在帮助用户优化ClickHouse Cloud的运行成本。内容涵盖了存储优化(如压缩和TTL策略)、计算资源调优(如自动伸缩和线程限制)以及关键的查询效率改进,能有效降低您的数据存储和计算支出。
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