SKILLEMALL.ai
EN Войти

B qdrant-performance-optimization

Different techniques to optimize the performance of Qdrant, including indexing strategies, query optimization, and hardware considerations. Use when you want to improve the speed and efficiency of your Qdrant deployment.

github/awesome-copilot Agent Skills автор: github MIT 1 файл тело ≈ 380 токенов открыть источник ↗ проанализирован 13 ч назад

Different techniques to optimize the performance of Qdrant, including indexing strategies, query optimization, and hardware considerations.

СправочникИнфраструктураДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: GitHub Copilot / VS Code Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
B
86/100
Общая оценка
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Тесты бонус
0

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: RA-Skills

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
  2. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  3. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: search-speed-optimization/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: indexing-performance-optimization/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: memory-usage-optimization/SKILL.md

Процессная зрелость 20/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: search-speed-optimization/SKILL.md, indexing-performance-optimization/SKILL.md, memory-usage-optimization/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): search-speed-optimization/SKILL.md, indexing-performance-optimization/SKILL.md, memory-usage-optimization/SKILL.md
  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 380 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 220 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.