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容量规划分析

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

容量规划分析

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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。

CPU 分析器配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

性能瓶颈检测助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

GGUF 量化指南

gguf-quantization

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提供 GGUF 格式与 llama.cpp 量化流程，涵盖模型转换、imatrix 校准、量化和推理命令，帮助在 CPU/Apple Silicon 等消费级设备上部署大模型，无需 GPU。

Hugging Face 云端作业

hugging-face-jobs

sickn33/antigravity-awesome-skills

在 Hugging Face 托管的云端基础设施上运行 Python 作业，支持 CPU/GPU/TPU 资源，可处理大规模数据、批量推理、实验、训练或定时任务，并可将结果保存在 Hugging Face Hub。

Llama.cpp CPU 推理

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使用 llama.cpp 可在 CPU、Apple Silicon 以及 AMD/Intel GPU 等非 NVIDIA 环境上本地运行 LLM 推理，适合边缘设备和 CUDA 不可用的场景，通过 GGUF 量化实现更低内存与更快速度。

模型融合技巧

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用 Mergekit 在 CPU 上通过 SLERP、TIES、DARE、任务算术或线性方法融合多个微调模型，快速试验组合、保留多领域能力并提升指标表现，无需重新训练即可部署。

CPU 使用监控

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帮助 Claude 监控并分析应用 CPU 使用，识别瓶颈、低效循环与正则，提供异步与算法优化建议以提升性能。

极简GPT训练指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

NanoGPT 是一个约三百行的 PyTorch GPT-2 教学实现，可在 CPU 或多卡上训练莎士比亚或 OpenWebText，便于理解架构、微调预训练模型或自定义数据集。

性能测试自动化

performance-testing

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该技能借助 performance-test-suite 插件自动执行负载、压力、突发与耐久测试，采集响应、吞吐及错误率指标，提供图表与优化建议，帮助识别 CPU、内存、数据库或网络瓶颈。

应用性能分析

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过 application-profiler 插件分析 CPU、内存和执行时间，识别性能瓶颈并提供代码级优化建议，帮助持续提升应用运行效率。

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