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HuggingFace 最佳模型查找器

huggingface-best

sickn33/agentic-awesome-skills

此技能帮助用户根据特定任务查找最佳 AI 模型。通过查询 Hugging Face 基准排行榜，分析硬件约束（如显存或内存）筛选兼容模型。输出包含基准分数、参数量、许可证及设备兼容性对比表，并建议模型是本地运行还是需 API 访问。

本地运行 Hugging Face 模型

huggingface-local-models

sickn33/agentic-awesome-skills

本技能用于在本地使用 llama.cpp 和 GGUF 格式运行大语言模型。涵盖在 Hugging Face Hub 查找兼容模型、为不同硬件（CPU、Mac Metal、CUDA 等）选择量化版本、通过 llama-cli 或 llama-server 启动服务，以及转换权重和验证 OpenAI 兼容本地端点。

Linux系统故障排查工作流

linux-troubleshooting

sickn33/agentic-awesome-skills

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。

Linux 系统性能调优

performance-tuning

sickn33/agentic-awesome-skills

通过配置内核参数、分析瓶颈和优化资源来提升 Linux 系统性能。涵盖内存、CPU、网络调优及监控工具使用，适用于生产环境基础设施优化。

Python性能优化指南

python-performance-optimization

sickn33/agentic-awesome-skills

本指南用于系统地分析和优化Python代码的性能。它帮助用户识别并解决应用中的性能瓶颈，包括CPU占用过高、内存泄漏、I/O操作效率低下以及数据处理缓慢等问题，从而提升应用的整体运行速度和稳定性。

Unity DOTS高性能架构模式

unity-ecs-patterns

sickn33/agentic-awesome-skills

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。

创建告警规则

create-alert-rule

ccfos/nightingale

创建和管理监控系统（如 Prometheus、MySQL、Linux）的告警规则。优先导入已验证的集成模板，再编写自定义规则。支持批量导入或针对特定指标的单条告警配置。帮助在 Nightingale 中高效配置 CPU、内存和数据库告警。

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