# qdrant-performance-optimization

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

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 1700 установок · ★ 264
- Автор: qdrant
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/qdrant/skills/tree/HEAD/skills/qdrant-performance-optimization/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/qdrant-qdrant-performance-optimization

## Что делает

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`.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add qdrant/skills --skill qdrant-performance-optimization -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/qdrant-performance-optimization/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/qdrant-performance-optimization/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add qdrant/skills --skill qdrant-performance-optimization -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/qdrant-performance-optimization/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add qdrant/skills --skill qdrant-performance-optimization -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/qdrant-performance-optimization/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install qdrant/skills qdrant-performance-optimization
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/qdrant-performance-optimization/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add qdrant/skills --skill qdrant-performance-optimization -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/qdrant/skills --path skills/qdrant-performance-optimization
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/qdrant-performance-optimization/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add qdrant/skills --skill qdrant-performance-optimization -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/qdrant/skills/tree/HEAD/skills/qdrant-performance-optimization/SKILL.md

## Когда брать
- 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

## Похожие
- [AgentDB Performance Optimization](https://affpapa.org/nevibecode/skills/agentdb-performance-optimization.md) — скилл · 1100 установок
- [qdrant-scaling](https://affpapa.org/nevibecode/skills/qdrant-scaling.md) — скилл · 61 установка
- [qdrant-deployment-options](https://affpapa.org/nevibecode/skills/qdrant-deployment-options.md) — скилл · 61 установка
- [qdrant](https://affpapa.org/nevibecode/skills/qdrant.md) — скилл · 3700 установок
- [python-performance-optimization](https://affpapa.org/nevibecode/skills/python-performance-optimization.md) — скилл · 35675 установок
- [database-query-optimization](https://affpapa.org/nevibecode/skills/database-query-optimization.md) — скилл · 586 установок

## Другие версии с тем же именем
- [qdrant-performance-optimization · github](https://affpapa.org/nevibecode/skills/qdrant-performance-optimization.md) — 61 установка

Из того же набора: [qdrant/skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/qdrant/skills.md) — 6 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md