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Go语言函数式集合工具库

golang-samber-lo

samber/cc-skills-golang

这是一个为Go语言开发者设计的函数式编程工具库，用于取代传统手动循环带来的大量样板代码。它提供了500多个类型安全、泛型的函数，支持对切片、映射等数据结构进行声明式转换（如Map、Filter、Reduce、GroupBy）。默认操作不可变，保证了代码在并发环境下的安全性和可预测性。同时，它还提供了针对性能优化的变体包（如并行、惰性求值），帮助开发者在不同场景下选择最佳的性能方案。

获取可用资源

get-available-resources

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

该技能检测主机资源库存，包括 CPU、内存、磁盘、调度器、容器和加速器限制，用于资源感知规划。生成脱敏 JSON 快照，无压力测试且不假设硬件可用性。支持 Python 3.11+ 及 Linux、macOS、Windows 系统。

PufferLib强化学习环境框架

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PufferLib强化学习环境版本管理指南，支持向量化、策略、PuffeRL训练、评估和安全的检查点审查。适配Gymnasium/PettingZoo环境至PufferLib 3.0.0或原生4.0源码。包含CPU-only、无网络工具的安全默认设置，支持严格JSON输出和依赖自由的捆绑CLI工具。

工作负载资源自适应调整

castai-core-workflow-b

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能指导如何配置CAST AI工作负载自适应扩展器，实现Pod资源请求（CPU和内存）的动态优化。它能根据实际负载使用情况自动调整资源配置，从而有效避免资源过度预配，显著节省云资源成本。适用于需要精细化管理Kubernetes工作负载资源的场景。

OCI实例诊断包生成器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工具用于收集无法响应的OCI计算实例的完整诊断信息。它能自动抓取关键数据，包括序列控制台日志、云初始化日志、VCN流量日志和CPU利用率等，并将所有信息打包成一个自包含的压缩包。当实例出现故障、卡在配置或显示底层基础设施错误时，使用此工具为支持团队提供全面的故障排查依据。

编程式OCI监控查询与告警

oraclecloud-query-transform

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能使用Python SDK和MQL（监控查询语言）程序化地查询OCI基础设施指标，并创建告警。它解决了OCI控制台查询构建器可能存在的缺陷，能够可靠地获取CPU利用率、内存使用、网络流量和磁盘I/O等核心指标。适用于构建自动化Dashboard和设置复杂告警规则。

Qdrant垂直扩展最佳实践

qdrant-vertical-scaling

github/awesome-copilot

本指南详细介绍了Qdrant的垂直扩展方法。垂直扩展是指增加现有节点的计算资源（如CPU、内存或磁盘），而非增加节点数量。当单个节点资源接近饱和时（例如，内存使用率超过80%），应优先进行此操作。内容涵盖资源容量估算、云部署流程以及何时必须转为水平扩展的判断标准，确保系统稳定性和高性能。

启智平台GPU任务管理工具

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

qzcli是一个类kubectl/docker的命令行工具，专门用于在启智平台上管理和调度GPU计算任务。它可以用于登录集群、检查节点可用性、发现工作空间，并提交复杂的GPU、CPU或批处理作业。

WebContainer资源限制与优化

stackblitz-rate-limits

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南深入介绍了WebContainer环境（如StackBlitz）的资源限制，涵盖内存、CPU、文件系统大小和进程数等。它为开发者提供了关键的优化技巧，指导如何通过监控内存使用、精简挂载文件系统（排除测试和文档等非必要文件）以及管理依赖项，来确保代码的稳定性和性能，有效避免资源超限导致的程序崩溃或安装缓慢问题。

YOLO 2026实时目标检测

yolo-detection-2026

SharpAI/DeepCamera

基于最新的YOLO 2026模型，提供高性能的实时物体检测功能。该技能可识别80多个COCO物体类别，并输出带有边界框和置信度的检测结果。它支持自动硬件加速，能够自动优化模型以适配不同的计算平台（如CUDA、MPS、OpenVINO等），确保无论在CPU、GPU还是NPU上运行，都能达到最佳的检测速度和准确性。

实时目标检测：OpenVINO加速

yolo-detection-2026-openvino

SharpAI/DeepCamera

使用Intel OpenVINO运行时实现高性能的实时目标检测。通过Docker容器运行，确保跨平台兼容性。该技能支持利用多种Intel加速设备（如NCS2、iGPU），用户可根据需求调整检测置信度、目标类别、处理帧率和模型精度，适用于工业和视觉监控场景。

容量规划文档生成器

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mohitagw15856/pm-claude-skills

本技能用于生成服务级别的完整容量规划文档。它帮助技术团队提前预测基础设施需求，包括流量增长预测、资源利用率（CPU、内存、连接数）估算和成本预测，从而制定出清晰的扩展策略和行动路线图。特别适用于进行容量评估、规划季度峰值或进行长期架构规划。

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