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超参数调优助手

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338
在机器学习训练流程中提供超参数调优的自动化指导，覆盖数据准备、模型训练与实验追踪，输出符合业界标准的代码与配置并进行校验。
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Ideogram API性能调优

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364
本技能集提供了一套完整的Ideogram API性能调优方案。它指导用户根据需求选择最佳的模型和速度等级，通过实现基于提示词的缓存机制避免重复调用，并利用并发队列管理大规模图片的高效并行生成。最后，还展示了与AWS S3等CDN服务的集成，极大提升了整个工作流的效率和吞吐量。
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推理延迟分析器

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208
本技能自动处理推理延迟分析器相关任务，在 ML 部署场景中提供模型服务、MLOps 管道、监控和生产优化等按步骤指导，生成生产级代码并校验输出标准，助力快速完成推理性能调优。
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API性能优化与调优指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
344
本指南提供了专业的API集成性能优化方案，旨在帮助开发者解决高并发和速率限制问题。核心内容包括：利用缓存机制存储不常变化的数据（如分析数据），通过控制并发的批量操作来添加大量数据，实现高效的预取式分页，以及使用连接池（Keep-Alive）来提升API调用的稳定性和吞吐量。
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LangChain性能调优与优化

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407
本指南提供了全面的LangChain应用性能优化技巧，帮助开发者将应用提升至生产级别。内容涵盖了基准测试、流式传输（提升用户感知速度）、并发批量处理、持久化缓存（如Redis/SQLite）的实现，以及如何通过精简Prompt和选择合适的模型来降低延迟和成本。
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Langfuse LLM可观测性与监控

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211
本文指导如何为LLM应用建立全面的可观测性监控体系。通过集成Prometheus指标，可以实时追踪LLM的调用次数、生成延迟、Token消耗量和费用成本。适用于性能调优、成本控制及系统健康状态的持续监控。
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Linear API性能调优

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171
本指南提供了一套全面的Linear API性能优化方案。它指导开发者如何通过消除N+1查询、使用缓存策略处理静态数据、通过Webhook实现缓存失效，以及将多次修改批量化为单次GraphQL请求，显著提升应用的响应速度和资源利用效率，适用于构建高并发、低延迟的系统。
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Lokalise API性能调优指南

lokalise-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
233
本技能指导如何优化与Lokalise API的交互效率。涵盖了处理海量数据集的游标分页（Cursor Pagination）、利用项目活动时间戳实现本地缓存，以及进行高效的批量数据操作（如创建和更新键值）。适用于构建高性能、可扩展的翻译集成或自动化流程。
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API性能调优与缓存优化

maintainx-performance-tuning
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269
本技能提供一套全面的API性能调优方案，旨在解决集成过程中API响应慢、吞吐量低的问题。核心方法包括连接池管理、多级缓存（内存/Redis）、数据批处理加载（DataLoader）、高效分页和请求去重，用于优化后端数据获取流程，提高系统稳定性。
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Mistral AI API性能调优指南

mistral-performance-tuning
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本指南提供一套全面的Mistral AI API性能优化框架。内容涵盖模型选型、响应流式传输（Streaming）、请求缓存、并发控制到提示词优化等高级技术。帮助开发者解决API响应慢、吞吐量不足等问题，实现高效、低延迟、高稳定性的AI应用集成，是构建生产级AI系统的必备知识。
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混合精度训练助手

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316
自动化提供混合精度机器学习训练指导，涵盖数据准备、模型训练、超参调优与实验追踪，生成可用代码与配置并进行校验。
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Mlflow 追踪配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动化协助配置 mlflow 实验追踪，提供最佳实践、生成配置与代码、并校验输出，支持训练流程的数据准备与模型调优。
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