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基于 K8s 的 LLM 推理扩缩容

llm-inference-scaling
sickn33/agentic-awesome-skills
470
本技能指导如何在 Kubernetes 上实现 LLM 推理集群的水平扩展。利用 KEDA 基于 GPU 指标（如请求队列和缓存使用率）进行事件驱动自动扩缩容。涵盖 vLLM 部署、Prometheus 监控配置、抢占式实例成本优化策略及队列式批量任务扩展，确保高流量 AI 工作负载的资源优化与成本管理。
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YYLO Ralph 循环任务执行

ralph-loop-yylo
sickn33/agentic-awesome-skills
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通过 Ralph 循环使用 yy CLI 执行单个明确指派的 YYLO 账本任务，完成任务受理、预检与收尾并生成待审提交。严格限定单任务范围，绝不推送、部署、合并或发布。
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Redis 配置与运维管理

redis
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学习如何配置和优化 Redis 以用于高性能缓存、数据存储和实时处理。涵盖安装、安全加固、持久化策略（RDB/AOF）以及高可用设置（Sentinel 和 Cluster）。适用于降低数据库负载、实现消息队列和管理会话存储的生产环境。
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规模基准与估算公式

scale-benchmarks
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这是Monopoly规模基准的参考文档，提供用户数转RPS的快速公式、存储与带宽估算、常见技术（数据库、队列、缓存）的已知扩展限制、按用户规模（1K至10M DAU）的容量规划、SLO目标以及延迟预算指南。适用于系统设计、容量规划和架构决策。
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技术选型决策矩阵

tech-matrix
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全面的参考指南，用于选择核心基础设施技术，包括数据库、缓存、消息队列和 API 协议。帮助架构师和开发者根据规模、一致性和特定使用场景做出明智决策，以优化系统设计。
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QStash 无服务器消息队列

upstash-qstash
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Upstash QStash 专家指南，用于无服务器消息队列、定时任务、延迟消息和可靠的 HTTP 任务投递，无需管理基础设施。
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本地进程接入 Kubernetes 集群

mirrord
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使用 mirrord 让本地进程直接接入 Kubernetes 集群的网络、环境变量与流量，无需构建或部署镜像即可针对真实服务、数据库和队列验证代码改动，适合微服务本地调试与联调测试。
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AltoRank SEO 内容审核与草稿工具

altorank
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此技能集成 AltoRank MCP 服务器，执行 SEO 就绪审核、搜索控制台分析及关键词研究。支持生成内容草稿、管理关键词计划及编辑文章，所有内容进入审核队列。提供结构化数据建议和工作区管理，确保内容在发布前优化。需 AltoRank 账户及 MCP 连接。
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