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搜索 CPU ，共找到 66 条记录
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部署容器化Azure AI智能体

agents-v2-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
413
使用Azure AI Projects SDK的ImageBasedHostedAgentDefinition，构建基于自定义容器镜像的托管式AI代理。这套流程适用于需要复杂业务逻辑、精确资源控制（CPU/Memory）和集成代码解释器等高级功能的生产级AI应用。
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容量规划分析

analyzing-capacity-planning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
307
帮助分析 CPU、内存、存储和网络等使用情况，预测未来基础设施需求，识别瓶颈并提出带成本的扩容策略，便于前瞻性容量管理。
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容量规划分析

analyzing-capacity-planning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
307
帮助分析 CPU、内存、存储和网络等使用情况，预测未来基础设施需求，识别瓶颈并提出带成本的扩容策略，便于前瞻性容量管理。
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全栈应用性能优化

application-performance-performance-optimization
sickn33/antigravity-awesome-skills
448
本技能提供了一个系统性的全栈性能优化流程。它指导用户从建立性能基线、深度剖析系统瓶颈（Profiling），到优化数据库结构、重构后端API、提升微服务效率，再到优化前端加载和用户体验（Core Web Vitals）。适用于需要系统性提升整个应用可扩展性和性能的复杂项目。
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全栈应用性能优化

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sickn33/antigravity-awesome-skills
448
本技能提供了一个系统性的全栈性能优化流程。它指导用户从建立性能基线、深度剖析系统瓶颈（Profiling），到优化数据库结构、重构后端API、提升微服务效率，再到优化前端加载和用户体验（Core Web Vitals）。适用于需要系统性提升整个应用可扩展性和性能的复杂项目。
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Azure监控日志与指标查询SDK

azure-monitor-query-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
240
这是一个用于与Azure监控服务交互的Python SDK。它允许开发者执行复杂的Kusto查询语言（KQL）查询，从日志分析工作区获取日志数据，并检索各种资源指标（如CPU使用率、网络流量等）。适用于构建自动化监控仪表板、告警系统和云端数据分析流程。
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CPU 分析器配置

cpu-profiler-config
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
140
自动化提供 CPU 分析器配置指导，涵盖负载、压力、基准测试与监控等性能测试场景，确保遵循行业最佳实践。
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性能瓶颈检测助手

detecting-performance-bottlenecks
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
105
分析 CPU、内存、I/O 与数据库性能，定位并解决应用性能瓶颈，适用于排查慢响应、优化资源或主动预防性能问题。
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GGUF量化：高效大模型推理

gguf-quantization
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
403
本指南深入介绍GGUF格式和模型量化技术，旨在实现大语言模型（LLM）在消费级硬件上的高效推理。通过采用GGUF标准格式和K-quant方法进行模型压缩，可以显著降低内存和硬件要求，使开发者能够在Apple Silicon、CPU或边缘设备上部署高性能AI应用。
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使用Azure AI SDK构建托管智能体

hosted-agents-v2-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
458
本指南提供了使用Python和Azure AI Projects SDK创建容器化托管智能体（Hosted Agents）的完整流程。通过ImageBasedHostedAgentDefinition定义智能体的容器镜像、资源配置、支持的工具集和通信协议。适用于在Azure AI Foundry等环境中部署生产级、可扩展的AI应用。
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Hugging Face云工作流执行

hugging-face-jobs
sickn33/antigravity-awesome-skills
120
用于在Hugging Face的托管云基础设施上执行复杂的计算工作负载。无需本地环境配置，支持使用云端的CPU、GPU或TPU资源。适用于大规模数据处理、批处理推理、可复现的模型训练和周期性自动化任务，并将结果持久化到Hugging Face Hub。
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Linux系统故障排查工作流

linux-troubleshooting
sickn33/antigravity-awesome-skills
107
本工作流提供了一套系统化的、多阶段的指南，用于诊断和解决复杂的Linux系统问题。它涵盖了从资源瓶颈分析（CPU、内存、磁盘）到服务故障、网络诊断、日志分析等所有关键排查步骤，适用于处理生产环境事故的系统管理员和DevOps工程师。
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