qdrant-scaling · qdrant — скилл для Claude Code: решения по масштабированию
Скилл разбирает симптом кластера Qdrant и открывает нужный файл с рекомендациями: шардинг, QPS, хвостовая задержка, арендаторы.
npx skills add qdrant/skills --skill qdrant-scaling -a claude-codeЧто делает qdrant-scaling
Скилл работает как маршрутизатор. Вы описываете проблему — «данные не влезают на один узел», «CPU упёрся», «p99 слишком высокий», «слишком много арендаторов» — и он по таблице соответствий выбирает файл с разбором. Дальше читает его и отвечает уже оттуда, а не с главной страницы: в самой инструкции лежит только маршрутизация.
Внутри — набор вложенных файлов под разные ситуации: рост объёма данных, пропускная способность, задержка отдельного запроса, большие limit и пагинация, изоляция арендаторов, скользящее окно по времени, вертикальное и горизонтальное масштабирование. Если под описание подходят две строки, скилл читает оба файла. Инструменты ограничены чтением и поиском по файлам: Read, Grep, Glob.
Есть подводный камень, который стоит держать в голове. Задержка и пропускная способность тянут число сегментов в разные стороны: для низкой задержки сегментов нужно больше, ближе к числу ядер CPU (default_segment_number: 16), для throughput — меньше и крупнее (default_segment_number: 2). Выберете не то направление — станет хуже, чем было. Скилл как раз для того, чтобы не перепутать.
Какие задачи решает
- понять, сколько узлов нужно под текущий объём данных
- выбрать между вертикальным и горизонтальным масштабированием
- поднять QPS, когда CPU загружен под потолок
- срезать p99 и хвостовую задержку отдельного запроса
- ускорить пагинацию и scroll при больших
limit
Примеры запросов агенту
- Данные перестали влезать на один узел Qdrant — что делать, шардить или докупать железо?
- p99 вырос, а QPS в норме. Как срезать хвостовую задержку?
- У меня много арендаторов, по коллекции на каждого. Как это масштабировать?
Как установить qdrant-scaling
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add qdrant/skills --skill qdrant-scaling -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/qdrant-scaling/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/qdrant-scaling/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add qdrant/skills --skill qdrant-scaling -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/qdrant-scaling/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add qdrant/skills --skill qdrant-scaling -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/qdrant-scaling/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install qdrant/skills qdrant-scaling2Вручную: положить файлы
.github/skills/qdrant-scaling/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add qdrant/skills --skill qdrant-scaling -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/qdrant/skills --path skills/qdrant-scalingВручную: положить файлы
.devin/skills/qdrant-scaling/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add qdrant/skills --skill qdrant-scaling -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о qdrant-scaling
Как установить qdrant-scaling в Claude?
Выполните npx skills add qdrant/skills --skill qdrant-scaling -a claude-code. После этого файл скилла окажется по пути ~/.claude/skills/qdrant-scaling/SKILL.md.
Что делает qdrant-scaling?
Сопоставляет симптом вашего кластера Qdrant со строкой в таблице маршрутизации и читает соответствующий файл с рекомендациями. Ответ строится по этому файлу, а не по общей странице.
Почему скилл предупреждает про число сегментов?
Потому что задержка и пропускная способность требуют противоположных значений. Для низкой задержки сегментов нужно больше, для throughput — меньше и крупнее. Ошибка в направлении ухудшает исходную проблему.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
--- name: qdrant-scaling description: "Guides Qdrant scaling decisions. Use when someone asks 'how many nodes do I need', 'data doesn't fit on one node', 'need more throughput or QPS', 'CPU is pegged / can't keep up with the request rate', 'one query is slow / p99 or tail latency too high', 'cluster is slow', 'too many tenants', 'vertical or horizontal', 'how to shard', 'need to add capacity', 'large limit / pagination / scroll is slow', or 'only recent data matters / expiring old vectors / retention window'." allowed-tools: - Read - Grep - Glob --- # Qdrant Scaling 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 | |---|---| | Data does not fit on a single node, running out of disk or memory as the dataset grows | `scaling-data-volume/SKILL.md` | | Need to shard the collection across more nodes, data outgrew one node | `scaling-data-volume/SKILL.md` | | Cannot handle enough parallel queries, need higher QPS or throughput | `scaling-qps/SKILL.md` | | Can't hold the request rate, CPU is pegged | `scaling-qps/SKILL.md` | | A single query is too slow, need to cut the tail latency of individual requests | `minimize-latency/SKILL.md` | | p99 or tail latency too high, but traffic/QPS is fine | `minimize-latency/SKILL.md` | | Queries return very large result sets and slow down | `scaling-query-volume/SKILL.md` | | Large `limit`, top-1000 queries, pagination, scroll across shards | `scaling-query-volume/SKILL.md` | | Many tenants or customers, one collection each, tenant isolation | `scaling-data-volume/tenant-scaling/SKILL.md` | | Only recent data matters, retention, expiring old vectors, time-based rotation | `scaling-data-volume/sliding-time-window/SKILL.md` | | Single node no longer fits the workload, before deciding to shard | `scaling-data-volume/vertical-scaling/SKILL.md` | | Already vertically maxed out, need more nodes, resharding | `scaling-data-volume/horizontal-scaling/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-scaling от других авторов.