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Le prompt qui vérifie d'abord la source est sélectionné par défaut. Vous pouvez passer à une commande directe ou télécharger une copie locale.
Lisez SKILL.md et les fichiers associés affichés par SkillsMP avant de décider de l'installer.
Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.
Une commande directe contourne le prompt de vérification. Examinez la source avant de l'exécuter.
npx skills add https://github.com/microwind/ai-skills --skill algorithm-advisorLa commande reste sur une seule ligne. Faites défiler horizontalement pour la vérifier avant de la copier.
Vous préférez une copie locale ? Téléchargez les fichiers actuellement disponibles dans SkillsMP.
Basé sur la classification professionnelle SOC
Affichage de SKILL.md
| name | algorithm-advisor |
| description | 为复杂的系统设计问题提供算法建议和优化方案。分析约束条件，评估不同算法方案，提供具体的实现策略。 |
| license | MIT |
算法选择是系统设计的核心。选择错误的算法可能导致性能瓶颈、可扩展性问题和成本超支。本技能帮助你在给定的约束条件下，选择和优化最合适的算法。
核心原则: 没有万能的算法，只有权衡取舍。理解你的约束，评估你的选项，做出有根据的决定。
始终:
触发短语:
场景: 在 100 万商品中快速搜索
约束: <100ms 响应时间
选项 1: 线性搜索 O(n)
- 性能: 100ms 对 100 万条
- 成本: 低
- 缺点: 无法扩展
选项 2: 二分搜索 O(log n) (需要排序)
- 性能: <1ms 对 100 万条
- 成本: 中等（排序开销）
- 缺点: 数据必须提前排序
选项 3: 哈希表 O(1) 平均
- 性能: <1ms
- 成本: 内存开销
- 推荐: 用于精确匹配
选项 4: 倒排索引 (ElasticSearch)
- 性能: <100ms，支持模糊搜索
- 成本: 中等
- 推荐: 用于全文搜索
场景: 1000万用户，100万商品，100ms 响应
选项 1: 协同过滤 (Collaborative Filtering)
- 性能: O(k*log n)，k 是推荐数量
- 准确性: 高（>80%）
- 冷启动: 差
- 推荐: 高活跃用户
选项 2: 内容推荐 (Content-Based)
- 性能: O(n)，预计算
- 准确性: 中等（60-70%）
- 冷启动: 好
- 推荐: 新用户/新商品
选项 3: 混合模型 (Hybrid)
- 性能: O(k*log n)
- 准确性: 更高（>85%）
- 冷启动: 好
- 推荐: 平衡方案
选项 4: 深度学习 (DNN)
- 性能: <100ms（离线计算）
- 准确性: 最高（>90%）
- 成本: 高（GPU）
- 推荐: 大规模高价值场景
场景: 热点数据访问，需要降低数据库压力
选项 1: LRU (Least Recently Used)
- 适用: 工作集相对固定
- 实现: HashMap + DoublyLinkedList
- 成本: O(1) 访问
选项 2: LFU (Least Frequently Used)
- 适用: 有明显冷热分布
- 实现: HashMap + PriorityQueue
- 成本: O(log n) 访问
选项 3: 时间衰减 (Time-decay)
- 适用: 流量随时间变化
- 实现: 复杂
- 成本: O(log n) 访问
选项 4: Redis 集群
- 适用: 大规模分布式缓存
- 性能: <10ms 延迟
- 成本: 中等（额外机器）
场景: 处理 100GB 日志，提取关键指标
选项 1: 单机处理
- 性能: 几小时
- 成本: 低
- 缺点: 慢，容易超时
选项 2: MapReduce/Hadoop
- 性能: 30 分钟
- 成本: 中等（集群）
- 缺点: 写法复杂
选项 3: Spark
- 性能: 5-10 分钟
- 成本: 中等
- 推荐: 通用大数据处理
选项 4: 流处理 (Kafka + Flink)
- 性能: 实时
- 成本: 高
- 推荐: 实时分析需求
理解需求:
评估选项:
选择方案:
任务: 为电商平台设计个性化推荐系统
上下文:
- 100 万商品
- 1000 万用户
- 平均 100ms 响应时间
- 日均 1 亿次推荐请求
性能约束:
- 响应时间: <100ms (p99)
- QPS: 1000+
准确性约束:
- 推荐准确率: >80%
- 多样性: 类别覆盖 >5 种
成本约束:
- 不超过 1000 万人民币年预算
- 开发周期: 3 个月
方案 1: 离线协同过滤 + 在线召回
方案 2: 混合模型（内容 + 协同）
方案 3: DNN 模型（如果成本允许）
选定方案: 混合模型
架构:
1. 离线计算层 - 协同过滤、内容相似度
2. 在线服务层 - 快速排序和多样化
3. 缓存层 - 热点推荐预缓存
❌ 过度优化
❌ 忽视权衡
❌ 无法扩展
❌ 过度设计
❌ 忽视实现复杂度