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多智能体系统优化工具

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个先进的人工智能驱动框架，用于进行多智能体系统的整体性能工程优化。它提供协调的性能分析、工作负载分配和成本感知编排，覆盖数据库、应用层和前端等多个领域。可用于识别系统瓶颈，提高吞吐量，增强复杂智能体工作流的可靠性和效率。

Azure Cosmos DB Java SDK客户端

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该Java SDK是连接Azure Cosmos DB的官方客户端库，用于执行NoSQL数据库操作。它支持全球分布式、多模型数据结构和反应式编程模式。适用于开发需要高吞吐量、高可用性、大规模数据持久化能力的后端企业级应用。

.NET Azure Event Hubs 消息流处理

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个用于.NET的Azure Event Hubs SDK，提供高性能的消息流服务。它支持事件的批量发送和高吞吐量发布，适用于构建高并发数据管道。同时，其核心的EventProcessorClient机制确保了生产级的事件消费可靠性，能够自动管理偏移量（checkpointing），是构建实时数据流和微服务架构的理想工具。

.NET Azure Event Hubs 消息流处理

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这是一个用于.NET的Azure Event Hubs SDK，提供高性能的消息流服务。它支持事件的批量发送和高吞吐量发布，适用于构建高并发数据管道。同时，其核心的EventProcessorClient机制确保了生产级的事件消费可靠性，能够自动管理偏移量（checkpointing），是构建实时数据流和微服务架构的理想工具。

Java实现Azure事件流处理

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该库提供了完整的Java客户端，用于连接和操作Azure Event Hubs。它支持开发高吞吐量、实时的事件流应用，适用于构建事件驱动架构。功能包括发送单事件、批量消息、特定分区发送，并提供了生产级的事件处理器，确保数据流的处理可靠性和状态管理。

Java实现Azure事件流处理

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该库提供了完整的Java客户端，用于连接和操作Azure Event Hubs。它支持开发高吞吐量、实时的事件流应用，适用于构建事件驱动架构。功能包括发送单事件、批量消息、特定分区发送，并提供了生产级的事件处理器，确保数据流的处理可靠性和状态管理。

Azure事件中心Python流处理库

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该SDK是用于Python的Azure Event Hubs客户端，支持高性能、高吞吐量的事件流处理。它允许开发者构建稳健的数据摄取管道，可作为生产者发送事件，或作为消费者接收事件。集成了高效的批处理机制、分区键管理以及使用Blob存储进行消费进度检查点（Checkpointing）的能力，适用于生产环境的实时数据流应用。

Azure事件中心Python流处理库

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该SDK是用于Python的Azure Event Hubs客户端，支持高性能、高吞吐量的事件流处理。它允许开发者构建稳健的数据摄取管道，可作为生产者发送事件，或作为消费者接收事件。集成了高效的批处理机制、分区键管理以及使用Blob存储进行消费进度检查点（Checkpointing）的能力，适用于生产环境的实时数据流应用。

Azure Event Hubs TypeScript 流处理

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南提供了使用TypeScript和Azure Event Hubs SDK进行高性能事件流处理的完整实践。内容涵盖事件的批量发送、分区控制，以及稳健的事件消费机制。深入讲解了检查点（Checkpointing）、从指定偏移量开始消费和处理事件属性等高级功能，适用于构建高吞吐量的实时数据管道和数据摄取系统。

Azure Event Hubs TypeScript 流处理

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本指南提供了使用TypeScript和Azure Event Hubs SDK进行高性能事件流处理的完整实践。内容涵盖事件的批量发送、分区控制，以及稳健的事件消费机制。深入讲解了检查点（Checkpointing）、从指定偏移量开始消费和处理事件属性等高级功能，适用于构建高吞吐量的实时数据管道和数据摄取系统。

Clay数据富集性能优化指南

clay-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南旨在优化Clay数据富集工作流，帮助用户提升处理吞吐量、降低API成本并提高数据命中率。核心内容包括如何优化字段顺序、设置条件运行规则、预处理原始数据以及管理系统自动更新，适用于处理大型、复杂的潜在客户数据集。

Deepgram转录性能优化指南

deepgram-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了一套完整的Deepgram API性能优化流程。涵盖了使用ffmpeg进行音频预处理（降噪、重采样）、根据需求选择最佳转录模型，以及实现高效的流式和批量并行处理，旨在最大化转录吞吐量并最小化延迟。

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