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搜索 CPU ，共找到 67 条记录
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Unity DOTS高性能架构模式

unity-ecs-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
127
本技能提供Unity数据导向技术栈（DOTS）的生产级设计模式。它涵盖实体组件系统（ECS）、Job系统和Burst编译器等核心技术，帮助开发者构建高性能、可扩展的游戏系统。适用于需要优化CPU密集型逻辑、高效管理海量实体或将传统面向对象代码转换为数据驱动架构的场景。
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GPU工作负载本地开发循环

vastai-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
286
本技能指导用户搭建一套高效、可复现的本地开发环境，用于GPU工作负载的测试。它涵盖了使用Docker本地运行GPU镜像、通过Mocking模拟Vast.ai API调用等关键步骤，旨在大幅降低开发过程中的云GPU资源成本，并加速软件迭代周期。
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Whisper 多语种语音识别

whisper
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
298
Whisper 是 OpenAI 提供的多语种语音识别与英文翻译模型，支持 99 种语言、批量/流式转录及 GPU 加速，非常适合播客、会议、音视频转录和嘈杂环境下的多语言音频处理。
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科学资源检测

get-available-resources
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
490
在进行科学计算前检测 CPU、GPU、内存与磁盘状态，并生成 `.claude_resources.json` 包含并行、异步、GPU 加速等策略建议，帮助选择恰当的计算方式。
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系统性能分析与瓶颈定位工具

performance-profiler
alirezarezvani/claude-skills
163
本工具为基于Node.js、Python和Go等现代技术栈的应用提供系统的性能分析能力。它可以检测CPU、内存和I/O等维度的关键瓶颈，功能全面，包括生成火焰图、分析打包体积、优化数据库慢查询（如N+1问题），并使用k6和Artillery进行严格的负载测试。所有优化工作均强调“先测量，后优化”，确保性能提升的可验证性。
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K8s深度故障排查指南

debug-buttercup
sickn33/antigravity-awesome-skills
159
本指南提供了一套全面的、针对Kubernetes环境的故障排查流程。它覆盖了从Pod状态异常（如CrashLoopBackOff）、服务级联故障、资源压力检测，到Redis核心组件的深入诊断，帮助用户系统性地定位和解决复杂的系统级问题。
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Claude性能与系统诊断

claude-monitor
sickn33/antigravity-awesome-skills
54
本技能用于监控Claude Code和本地系统的运行性能。它能够诊断使用中的卡顿或缓慢问题，测量CPU、内存和磁盘占用率，并检查API网络延迟。系统会判断性能瓶颈是出在本地硬件还是远程API，从而给出具体的优化建议。
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GraphQL深度限制漏洞测试

performing-graphql-depth-limit-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
438
用于安全审计和渗透测试，通过构造深度嵌套或重复的GraphQL查询，检测API是否存在资源耗尽或拒绝服务（DoS）漏洞。适用于验证GraphQL后端服务的健壮性和安全性。
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S7comm PLC安全分析器

performing-s7comm-protocol-security-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
234
这是一个专业的S7comm协议流量分析工具，用于评估西门子SIMATIC S7 PLC的安全性。它可以帮助安全人员检测工业控制系统（OT）环境中潜在的漏洞和恶意活动，例如未经授权的程序下载、CPU停机命令以及协议完整性绕过攻击。
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系统性能分析与调优助手

system-profile
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
166
这是一个高级系统性能分析助手，用于识别和诊断计算系统中的性能瓶颈。它可以对代码脚本、运行进程、GPU、内存和互连等多个维度进行深度分析。它能结合外部工具和代码插桩技术，测量CPU、内存、GPU和互连通信的各项指标，最终生成包含瓶颈识别、可操作建议和代码修改日志的完整报告。
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Python GPU 优化指南

optimize-for-gpu
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
294
通过 CuPy、Numba CUDA、Warp 及 cuDF/cuML/cuGraph 等 NVIDIA 工具链，将 NumPy、pandas、机器学习、图算法、图像处理、模拟与 IO 等 Python 代码迁移到 GPU，显著提升性能，适用于大规模数据与复杂计算场景。
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Go语言性能优化指南

golang-performance
samber/cc-skills-golang
489
这是一份关于Go语言（Golang）性能优化的系统性指南和技能集。它强调“先测量，后优化”的核心原则，重点解决内存分配、CPU效率和架构层面的性能瓶颈。提供了针对热点路径和整体架构的深度分析模式，遵循迭代优化流程（基准测试→诊断→改进→对比），确保所有优化改进都是可测量且稳定的。
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