К основному содержанию
скилл CX Codex

qdrant-performance-optimization · qdrant — скилл для Claude Code: настройка

Скилл-навигатор по настройке Qdrant: разводит задачи по скорости поиска, индексации и памяти и открывает нужный под-скилл.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add qdrant/skills --skill qdrant-performance-optimization -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает qdrant-performance-optimization

Этот скилл не даёт советов сам по себе. Он работает как маршрутизатор: вы описываете симптом, он сопоставляет его с таблицей и открывает нужный файл под-скилла — search-speed-optimization/SKILL.md, indexing-performance-optimization/SKILL.md или memory-usage-optimization/SKILL.md. Дальше ответ берётся уже оттуда.

Пригодится, когда планируете менять конфигурацию или мощность кластера. Медленные фильтрованные запросы, низкий QPS, застрявший оптимизатор, коллекция в жёлтом статусе, упор в память — всё это разные ветки, и скилл разводит их по нужным файлам. Если два симптома совпали, читаются оба.

Важная деталь про сегменты: латентность и пропускная способность тянут в разные стороны. Для латентности число сегментов увеличивают к количеству ядер CPU (default_segment_number: 16), для пропускной способности берут меньше и крупнее (default_segment_number: 2). Выбор не того направления сделает проблему хуже. Для диагностики уже случившегося замедления на проде или разбора живых метрик нужен другой скилл — qdrant-monitoring. Скиллу разрешены только Read, Grep и Glob.

Какие задачи решает

  • развести симптомы по под-скиллам вместо чтения всего подряд
  • выбрать число сегментов под латентность или под QPS
  • ускорить сборку индекса и загрузку векторов
  • снизить расход RAM и уйти от падений по памяти
  • уместить больший датасет на том же железе

Примеры запросов агенту

  • Фильтрованные запросы в Qdrant стали заметно медленнее обычных, что смотреть?
  • Коллекция долго висит жёлтой, оптимизатор не завершается — помоги разобраться
  • Хочу снизить потребление RAM в Qdrant, не теряя датасет

Как установить qdrant-performance-optimization

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add qdrant/skills --skill qdrant-performance-optimization -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/qdrant-performance-optimization/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/qdrant-performance-optimization/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о qdrant-performance-optimization

Как установить qdrant-performance-optimization в Claude?

Выполните npx skills add qdrant/skills --skill qdrant-performance-optimization -a claude-code. Файл скилла окажется по пути ~/.claude/skills/qdrant-performance-optimization/SKILL.md.

Что делает qdrant-performance-optimization?

Сопоставляет ваш симптом с таблицей и открывает нужный под-скилл: по скорости поиска, по индексации или по памяти. Своих рекомендаций страница не содержит — только маршрутизацию.

Чем отличается от qdrant-monitoring?

Этот скилл для плановых изменений конфигурации и мощности. Если на проде уже идёт замедление или нужно разобрать живые метрики, берите qdrant-monitoring.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: qdrant-performance-optimization
description: "Navigation hub linking sub-skills for proactive Qdrant tuning: search speed, indexing performance, and memory usage optimization. Use when planning configuration or capacity changes to improve speed and efficiency. For diagnosing an active production slowdown or analyzing live metrics, use qdrant-monitoring instead."
allowed-tools:
  - Read
  - Grep
  - Glob
---


# Qdrant Performance Optimization

Route first, then answer. Match the user's symptom in the table, `Read` that file, and answer from it.
Do not answer from this page alone: it contains routing only, not the guidance. If two rows match, read both.

| The user says | Read |
|---|---|
| Filtered queries much slower than unfiltered | `search-speed-optimization/SKILL.md` |
| Low QPS, cannot handle the query load | `search-speed-optimization/SKILL.md` |
| Individual queries take too long to return | `search-speed-optimization/SKILL.md` |
| Index build or HNSW build takes too long, vector upload is slow | `indexing-performance-optimization/SKILL.md` |
| Collection stays yellow, optimizer stuck or runs for a long time | `indexing-performance-optimization/SKILL.md` |
| Bulk upsert of vectors is slow | `indexing-performance-optimization/SKILL.md` |
| RAM usage too high, out-of-memory crashes | `memory-usage-optimization/SKILL.md` |
| Want to fit a larger dataset on the same hardware | `memory-usage-optimization/SKILL.md` |
| Reducing cost by moving data to disk | `memory-usage-optimization/SKILL.md` |

Latency and throughput pull opposite ways on segment count.
For latency, increase segments toward the CPU core count (`default_segment_number: 16`).
For throughput, use fewer and larger segments (`default_segment_number: 2`).
Applying the wrong direction makes the reported problem worse.

© qdrant · Apache-2.0 · qdrant/skills

Похожие скиллы

Все скиллы по теме «Данные и базы» →

Сначала — qdrant-performance-optimization от других авторов.

qdrant-performance-optimization официальный github Скилл помогает разбирать производительность Qdrant: скорость поиска, построение индекса и расход памяти. Пригодится, когда нужно найти узкое место в конфигурации. 61установок AgentDB Performance Optimization ruvnet Скилл для оптимизации векторных баз AgentDB: снижение памяти в 4–32 раза через квантизацию, ускорение поиска в 150 раз через индексирование HNSW, кэширование и пакетные операции. CX Codex +1 1 100установок qdrant-scaling официальный github Помогает выбрать стратегию масштабирования кластера Qdrant под объем данных, задержки или пропускную способность. 61установок qdrant-deployment-options официальный github Помогает выбрать способ развертывания векторной базы Qdrant под конкретные требования к задержке сети, контролю данных и масштабированию. 61установок qdrant giuseppe-trisciuoglio Скилл даёт шаблоны интеграции векторной базы Qdrant в Java и Spring Boot через LangChain4j. Помогает настроить семантический поиск и хранилище эмбеддингов для RAG. CX Codex +1 3 700установок python-performance-optimization Seth Hobson Скилл помогает профилировать Python-код, находить узкие места CPU и памяти. Подходит, когда приложение медленно отвечает или тратит слишком много ресурсов. CX Codex 35 675установок database-query-optimization aj-geddes Скилл разбирает медленные SQL-запросы: индексы, планы выполнения, узкие места. Пригодится, когда база тормозит или выросла нагрузка на CPU. CX Codex +1 586установок

Из того же набора6

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой