'heap' 검색 결과

Break down Claude Code usage by model family (Opus / Sonnet / Haiku) from the Agent Monitor dashboard — each family's share of tokens, share of cost, and the spots where an expensive model is doing cheap work. Pulls per-model token and cost splits from /api/pricing/cost, current rates from /api/pricing, fleet token totals from /api/analytics, and per-session model assignment from /api/sessions. Use when deciding model routing or whether to downshift work to a cheaper tier.

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Run fable-mode execution discipline on Claude Haiku. Routes the task to the @fable-worker-haiku agent, whose definition carries the staged loop with tightened verification (no bare "unverified" allowed) and an escalate-don't-improvise rule. Trigger when the user explicitly asks for thorough/systematic handling run cheaply or fast ("fable on haiku", "deep work mode but cheap", "stage this on haiku"). For bulk mechanical work. Do NOT use for tasks needing synthesis — benchmark note: at n=1 the skill's effect on Haiku swung both directions (+25 / −17); route quality-critical work to fable-sonnet instead.

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Use the open-source free `Asynkron.Profiler` dotnet tool for CLI-first CPU, allocation, exception, contention, and heap profiling of .NET commands or existing trace artifacts. USE FOR: Asynkron.Profiler setup; automation-friendly profiling output; CPU, allocation, exception, contention, and heap investigation. DO NOT USE FOR: unrelated stacks; generic tasks that do not need this specific guidance. INVOKES: inspect the repository context, edit targeted files, and run relevant build, test, lint, or validation commands when changes are made.

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Use when an app, service, or user-mode driver host heap fails or Application Verifier detects corruption; inspect history and bounds. Not for kernel pool corruption or ordinary OOM.

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Algorithms and data structures from first principles through advanced analysis. Covers sorting (bubble, insertion, selection, merge, quick, heap, radix), searching (linear, binary, BFS, DFS, Dijkstra, A*), fundamental data structures (arrays, linked lists, stacks, queues, hash tables, trees, heaps, graphs, tries), complexity analysis (Big-O, Big-Omega, Big-Theta, amortized), recurrence relations, and algorithm design paradigms (divide-and-conquer, greedy, dynamic programming, backtracking). Use when analyzing, selecting, implementing, or comparing algorithms and data structures.

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Generate frontend code drafts using Gemini 3.1 Pro's one-shot UI generation. Use when building React components, HTML/CSS pages, SVG animations, or converting screenshots to code. Produces fast, cheap drafts (7.5x cheaper than Opus) that Claude reviews and refines. Supports design system context loading (1M token window), screenshot-to-code pipeline, and physics-based SVG animation. Trigger: "generate a UI", "screenshot to code", "draft a component", "SVG animation", "convert this design", "gemini forge", "forge a UI".

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Use when CPU usage is high, memory grows unboundedly, goroutines leak, mutex contention shows in traces, or escape analysis suggests excess heap allocation. Triggers: net/http/pprof endpoint exposure, go tool pprof analysis, flamegraph generation, allocs vs inuse_space heap profiles, runtime/trace event timeline, mutex profiling, block profiling, goroutine dumps, GC pressure measurement. NOT for non-Go languages, distributed tracing (use OpenTelemetry skill), or production telemetry pipelines.

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Expert-level data structures covering arrays, linked lists, trees, heaps, hash tables, graphs, and advanced structures like segment trees, tries, and union-find.

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Audit and cut the cost of a machine's scheduled routines: measure tokens per run, pick a lever (cheaper model, split, lower frequency, shorter prefix, retire) and prove the saving with a before-and-after measurement. Use when background routines burn more than interactive work. Triggers: /routine-opt, /ropt, routine audit, cheaper routines.

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Change what something MEANS before you change what it IS — Rory Sutherland's cheapest lever. Use when a product, price, feature, or message is objectively fine but feels cheap, generic, boring, overpriced, or unjustified; when the user says 'how do we make this feel more premium/valuable/exciting', 'people don't get why it's worth it', 'how do we reposition/rename/repackage this', or wants to raise perceived value without changing the product or cutting the price. Covers renaming, recategorising, mental accounting (price framing), creating artificial value, and context-shifting. Inspired by Rory Sutherland's *Alchemy*. Routed to from psycho-logic. 日本語の相談（「高いと言われる」「安っぽく見える」「値下げせずに高級感を出したい」）にも使う。中文咨询（“被说太贵”“显得廉价”“不降价也想显得高级”）也适用。

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Plan which model tier handles which work BEFORE execution begins — a high-cognition model deeply understands the problem, lays the foundations, then emits a modular plan assigning each module the cheapest tier that can safely execute it, with escalation tripwires and one-way-door protection. Advisory only: it announces "next module → tier X / model Y" at each boundary and the HUMAN switches models — harnesses like Cursor cannot switch mid-run. Load when the user asks which model to use, wants a model plan, model tiers, model-tier routing, assign models to tasks or modules, says "cheap model got stuck", "which model for this task", "cost-efficient model choice", or when implementation-plan / problem-to-plan need a model: tier column. NOT dynamic-routing (plan-path selection after failure) — this skill assigns cognition tiers to work.

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Systematic performance profiling and optimization methodology. Covers CPU profiling, memory profiling, heap analysis, goroutine/thread analysis, FlameGraph generation, latency profiling, database query profiling, network I/O profiling, and continuous performance regression detection. USE WHEN: investigating performance issues, optimizing slow code, reducing memory usage, diagnosing GC/CPU bottlenecks, finding N+1 queries, analyzing pprof/flamegraph output, or establishing a performance baseline. Triggers on "profiling", "performance analysis", "slow code", "flame graph", "pprof", "heap dump", "memory leak", "CPU spike", "bottleneck".

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Run agent-driven VS Code performance or memory investigations. Use when asked to launch Code OSS, automate a VS Code scenario, run the Chat memory smoke runner, capture renderer heap snapshots, take workflow screenshots, compare run summaries, or drive a repeatable scenario before heap-snapshot analysis.

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Hunt Spring Boot specific vulnerabilities — Actuator endpoints (heapdump, env, loggers, mappings, shutdown), Spring Expression Language (SpEL) injection → RCE, H2 console RCE, Jolokia JMX exposure, Spring4Shell (CVE-2022-22965), Spring Cloud Function SPEL (CVE-2022-22963), heap dump credential extraction. Use when target runs Spring Boot — detected via X-Application-Context header, /actuator, Whitelabel Error Page, or Java stack traces.

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OpenClaw 테스트와 플러그인 검증의 시간 및 메모리 사용량을 측정하고 로딩과 시작 과정의 원인을 조사합니다. 검증 범위를 유지하며 개선 전후 수치를 비교합니다.

• 느린 테스트와 과도한 모듈 로딩 원인 조사
• 플러그인 검증 시간과 메모리 사용 절감
• 테스트 중 메모리 증가 조사

Node.js 실행을 일시 중지하고 변수와 실행 경로를 조사합니다. 비동기 작업 중단, 간헐적 테스트 실패, 메모리 증가와 CPU 부하의 원인을 찾는 데 사용합니다.

• 비동기 작업이 멈추는 원인 조사
• 간헐적으로 실패하는 테스트 조사
• 시작 시점과 자식 프로세스 문제 조사

반복하는 LLM API 요청에서 공통 지시와 자료를 캐시로 재사용하기 쉽게 배치합니다. 캐시 사용량, 읽기·쓰기·저장 비용과 응답 시간을 확인해 구성을 검토합니다.

• 반복 API 요청의 공통 지시를 재배치합니다
• 캐시 읽기·쓰기·저장 비용을 계산합니다
• 캐시 사용률과 응답 시간을 측정합니다

LLM API 비용 관리를 위해 작업 복잡도에 따른 모델 선택, 예산 기록, 일시적 오류 재시도, 공통 프롬프트 캐시를 결합하는 설계 예시를 제공합니다.

• LLM 앱의 API 비용을 검토합니다
• 일괄 처리 난이도에 따라 모델을 선택합니다
• 예산 대비 누적 비용을 확인합니다

대규모 조사나 생성 작업을 여러 AI 모델에 분담해 계획 검토, 병렬 실행, 결과 검증과 통합을 진행합니다. 담당별 진행 상황과 재시도도 기록합니다.

• 여러 경쟁사를 병렬로 조사
• 대규모 생성 작업 분담
• 조언자에게 계획이나 초안 검토 요청

설계와 구현의 중요한 결정을 작업 이력을 공유하지 않는 별도 검토자에게 검증받습니다. 숨은 전제와 실패 조건을 찾아 수정하거나 결정을 재검토합니다.

• 설계안의 전제 검증
• 익숙하지 않은 코드의 판단 확인
• 인증과 민감한 처리 로직 검증

글자 배치, 여백, 색상, 카드 겹침, 절제된 움직임을 구체적인 규칙으로 정리하고, 정제되고 차분한 웹 페이지를 코드로 제작합니다.

• 글자 배치에 중점을 둔 랜딩 페이지 제작
• 비대칭 SaaS 기능 소개 페이지 제작
• 부드러운 그림자와 여백으로 작품 소개

Compare actual AI session costs with estimates for using only Haiku, Sonnet, or Opus. The skill reports savings amounts and percentages, helping teams assess model selection costs while leaving differences in answer quality and retries outside the calculation.

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• Report model selection savings during cost reviews
• Check savings after changing model selection settings
• Use JSON results to enforce a savings threshold in CI

Find personal photos in an uploaded library or connected device gallery using descriptions, dates, and locations. Inspect candidate photos and their capture details to identify the image relevant to a request.

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• Finding photos from a trip or event
• Searching for photos taken near a specific place
• Checking photo details and capture dates

Design oversized cursor animation for HyperFrames launch videos. Guide viewers toward interface actions, make clicks trigger the next animation, and connect scenes through deliberate pointer movement, with guidance on size, appearance, entry, targeting, and exit.

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• Guide attention through a product interface video
• Trigger typing or transitions with a click
• Add purposeful movement to a static scene