「内存」の検索結果

当 API/任务可能执行超过 10 秒（批量数据处理、远程 API 批量调用、全表扫描、跨租户聚合）时触发。防止同步接口被网关 30s 超时切断、用户重复点击触发并发、状态缓存内存泄漏等问题。提供异步任务状态机标准模板。

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当代码涉及循环内查询、批量 ID 查询、IN 子句、BFS/递归遍历、嵌套 service 调用时触发。防止 N+1 查询、IN 子句过长、递归内存炸裂等性能陷阱。

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基于可复现基线和 profiler 证据分析性能问题。用于用户要求定位慢接口、慢任务、慢查询、内存或网络瓶颈，制定优化方案，或验证优化收益时；区分实测结论与静态推断，不虚构耗时和提升比例，生产环境操作需明确授权。

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用于磁盘镜像、内存转储、事件日志、PCAP、隐写分析、Windows 注册表、音频信号、Docker 镜像、coredump 以及已删除文件与凭据恢复等取证类 CTF 题;触发名:ctf-forensics

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probe-rs 下载与调试工具，用于探针发现、固件烧录、复位、内存读写、GDB Server 调试和 RTT 日志读取。 当用户提到 probe-rs、cargo-embed、DAP、RTT、CMSIS-DAP、ST-Link、J-Link、烧录、芯片信息、 连接 under reset、probe 选择器、probe-rs gdb、probe-rs attach 时自动触发，也兼容 /probe-rs 显式调用。 即使用户只是说"用 probe-rs 烧进去"、"看看 RTT"或"拉个 backtrace"，只要上下文明确提到 probe-rs 的功能、CLI 命令或相关术语（如 cargo-embed、RTT、probe-rs flash）时就应触发此 skill。

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Generates a Python CLI tool for bidirectional conversion between 4-byte floating-point numbers and hexadecimal memory representations, featuring a continuous loop and robust input parsing.

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生成使用union实现的C++结构体，支持通过xyz、rgb及数组v[3]三种方式访问同一内存，并遵循特定的typedef命名规范。

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ByteHouse 集群诊断工具，用于健康检查、慢查询分析、负载分析、性能瓶颈诊断和吞吐量分析。当用户提到 "ByteHouse 集群诊断"、"健康检查"、"慢查询"、"查询优化"、"性能分析"、"负载分析"、"资源使用"、"吞吐量"、"计算组"、"CPU/内存告警" 等运维排障诉求时，使用本 Skill。

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系统性能诊断。当用户说电脑卡、系统慢、查看进程、CPU占用高、内存不够等性能问题时使用

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用 Serenity(@aleabitoreddit)的"供应链卡点逆向"投资逻辑分析股票/板块——帮你判断该怎么分析、往哪一层挖、什么会证实或证伪、值不值得投。把市场当物理系统而非代码列表,先建 thesis 再谈标的。当用户聊美股/AI 供应链/光模块(CPO/硅光/InP)/半导体/内存/NeoCloud/电力液冷/机器人等 AI 全产业链任意细分的投资分析,或主动 /serenity 时使用。

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用 Serenity(@aleabitoreddit)的"供应链卡点逆向"投资逻辑分析股票/板块——帮你判断该怎么分析、往哪一层挖、什么会证实或证伪、值不值得投。把市场当物理系统而非代码列表,先建 thesis 再谈标的。当用户聊美股/AI 供应链/光模块(CPO/硅光/InP)/半导体/内存/NeoCloud/电力液冷/机器人等 AI 全产业链任意细分的投资分析,或主动 /serenity 时使用。

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游戏安全逆向专项。当任务涉及游戏反作弊分析、Unity/UE 逆向、内存扫描、DBI 框架、IL2CPP 分析、 游戏保护壳（VMProtect/Themida）脱壳、Cheat Engine、游戏 Mod 开发时使用本 skill。 触发关键词：游戏逆向、反作弊、Cheat Engine、Unity、IL2CPP、Unreal Engine、x64dbg、游戏安全、 game hacking、anti-cheat、EAC、BattlEye、Vanguard。

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在实现适配器前对候选模型做分析。确定模型实现来源（transformers / 模型目录 / diffusers）、结构特征、内存约束下的逐层量化建议（可选）及 MoE 融合权重风险。适用于用户询问模型适配可行性或做适配前分析时使用。识别为 DiT 扩散模型时，索取推理仓路径后回传 `next_step: model-adapt`，由 orchestrator 委派 `msmodelslim-model-adapt`（DiT 扩展节承接）。

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对 msMemScope 显存数据做全链路处理：根据用户的显存问题诉求（OOM、显存泄漏、显存占比拆解、Step 间对比等），指导并帮助用户以最合适的 msMemScope 采集配置完成显存数据采集（支持命令行、Python 接口、mstx 打点三种采集方式，覆盖训练、推理 vLLM-Ascend、FSDP、强化学习 verl 等场景）；对已采集的 memscope_dump_*.csv/db 数据做系统性解读与问题诊断（整体显存曲线趋势分析、显存使用大头按模块/组件拆解分析、显存峰值点各模块与流程占比分析，以及对显存泄漏、OOM 等典型问题的根因定位与原因分析）。

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为 msModelSlim 适配器实现逐层量化（按层加载/懒加载）能力。仅在用户明确要求逐层量化或基础适配因 CPU 内存不足无法全量加载权重时使用。该特性为高阶可选项，不是基础适配必需项。

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用于诊断或改进前端性能、Core Web Vitals、包体积、运行时渲染成本、网络瀑布、内存泄漏、长任务、Lighthouse 问题或性能预算；中文触发词包括 性能优化、页面卡顿、首屏慢、包体积、Web Vitals。

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审查供应商 AI 协议条款，重点检查数据出境、训练数据使用、境内存储等中国法合规要点。 本 skill 仅覆盖中国大陆 AI 治理法规——其他法域 AI 治理请走当地服务或律所。

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Windows C盘、项目垃圾、Docker/WSL、Git worktree、CodeGraph、Agent 会话或内存异常需要安全审计、清理和验证时使用。

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生成使用union实现的C++结构体，支持通过xyz、rgb及数组v[3]三种方式访问同一内存，并遵循特定的typedef命名规范。

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