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性能优化顾问

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
461
当用户询问性能瓶颈或加速方案时，分析前端、后端与基础设施，提出可行建议、预估收益，并给出分阶段优化路线，便于集中改进。
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Python性能优化指南

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本指南用于系统地分析和优化Python代码的性能。它帮助用户识别并解决应用中的性能瓶颈，包括CPU占用过高、内存泄漏、I/O操作效率低下以及数据处理缓慢等问题，从而提升应用的整体运行速度和稳定性。
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自动化负载测试

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利用 k6、JMeter 或 Artillery 自动编写并执行负载测试脚本，覆盖基础、压力、突发或扩展等场景，明确性能阈值并提供执行提示，帮助开发团队验证应用的性能与瓶颈。
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系统负载和性能测试模拟

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用于执行全面的性能测试、负载测试和压力测试。它可以模拟预期的峰值流量，帮助识别系统瓶颈、检测内存泄漏，并验证系统是否满足服务等级协议（SLA）的要求。适用于需要对系统稳定性进行专业、高强度的检验场景。
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Salesforce开发最佳实践模式

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本指南提供了构建健壮、可扩展Salesforce应用程序的专家级模式。内容涵盖使用Lightning Web Components (LWC) 构建响应式界面，并教授高级Apex实现。重点讲解了使用Handler模式实现批量化的触发器，有效防止递归和性能瓶颈，是编写高性能、可维护代码的关键。
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Sentry性能跟踪与监控

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322
本技能指导如何使用Sentry设置分布式追踪和性能监控。它涵盖了配置SDK（如设置采样率）以捕获应用的延迟、识别性能瓶颈，并在整个应用堆栈上追踪请求。内容包括手动创建业务逻辑跨度（Spans）和利用性能分析进行深入分析，实现全面的应用可观测性。
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Apache Spark性能优化与调优

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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详细介绍了Apache Spark作业的生产级优化模式和最佳实践。内容涵盖分区策略、内存管理、数据倾斜处理、连接优化（如广播连接和桶连接）以及资源调优，帮助用户解决大规模数据处理中的性能瓶颈，提升数据管道的运行效率。
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Supabase常见陷阱与最佳实践

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了使用Supabase时最常见的关键错误和反模式。内容涵盖了严重的安全漏洞（如暴露服务角色密钥、缺少行级安全），数据完整性问题，以及性能瓶颈（如连接池管理）。适用于代码审查、新员工入职和现有项目审计，确保应用的安全性和健壮性。
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Supabase项目全链路监控与诊断

supabase-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于全面监控Supabase项目。通过Dashboard报告、CLI诊断、分析慢查询语句（pg_stat_statements）和配置日志导出，实现从API调用到数据库性能的全链路可观测性，确保项目稳定运行并及时发现性能瓶颈。
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TensorBoard 可视化工具包

tensorboard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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TensorBoard 提供统一可视化界面，跟踪训练指标、调试模型、对比实验、观察网络结构并分析性能瓶颈，适用于 PyTorch 与 TensorFlow 训练流程。
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应用响应时间监控

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借助 response-time-tracker 插件监控 API、数据库、外部服务、前端渲染和后台任务的响应时间，帮助识别性能瓶颈、守护 SLO 并及时处理性能恶化。
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资源使用追踪

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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通过 resource-usage-tracker 监控 CPU、内存、磁盘/网络 I/O、数据库连接与线程，定位瓶颈、调整资源配比并降低成本。
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