Toolverse
All skills
Security

openrouter-performance-tuning

by jeremylongshore

Optimize OpenRouter performance and latency. Use when reducing response times or improving throughput. Trigger with phrases like 'openrouter performance', 'openrouter latency', 'speed up openrouter', 'openrouter optimization'.

Installation

Pick a client and clone the repository into its skills directory.

Installation

Quick info

Author
jeremylongshore
Category
Security
Views
1
GitHub repo

About this skill

Optimize OpenRouter performance and latency. Use when reducing response times or improving throughput. Trigger with phrases like 'openrouter performance', 'openrouter latency', 'speed up openrouter', 'openrouter optimization'.

How to use

  1. Zainstaluj umiejętność w swoim środowisku Claude Code, Codex lub OpenClaw, upewniając się że masz dostęp do narzędzi Read, Write, Edit, Bash i Grep.

  2. Ustaw zmienną środowiskową OPENROUTER_API_KEY z Twoim kluczem API OpenRouter, a także nagłówki HTTP-Referer i X-Title wskazujące na Twoją aplikację.

  3. Wyzwól umiejętność frazami takimi jak "openrouter performance", "openrouter latency", "speed up openrouter" lub "optimize openrouter throughput" — system automatycznie rozpozna zapytanie dotyczące optymalizacji.

  4. Użyj funkcji benchmark_model() do pomiaru latencji wybranego modelu — narzędzie zwróci medianę (p50), percentyl 95 (p95), średnią, minimum i maksimum czasu odpowiedzi w milisekundach.

  5. Na podstawie wyników benchmarku wybierz mniejszy model (szybszy), włącz streaming aby zmniejszyć TTFT, rozważ przetwarzanie równoległe dla wielu żądań i zmniejsz rozmiar promptu jeśli to możliwe.

  6. Przetestuj konfigurację z rzeczywistymi zapytaniami, monitoruj czasy odpowiedzi i iteracyjnie dostrajaj routing dostawcy oraz parametry modelu aż osiągniesz docelową wydajność.

Related skills

zendesk

by vm0-ai

Zendesk Support REST API for managing tickets, users, organizations, and support operations. Use this skill to create tickets, manage users, search, and automate customer support workflows.

Security
11100

llama-cpp

by zechenzhangAGI

Runs LLM inference on CPU, Apple Silicon, and consumer GPUs without NVIDIA hardware. Use for edge deployment, M1/M2/M3 Macs, AMD/Intel GPUs, or when CUDA is unavailable. Supports GGUF quantization (1.5-8 bit) for reduced memory and 4-10× speedup vs PyTorch on CPU.

Security
11252

brand-voice

by anthropics

Apply and enforce brand voice, style guide, and messaging pillars across content. Use when reviewing content for brand consistency, documenting a brand voice, adapting tone for different audiences, or checking terminology and style guide compliance.

Security
48158

better-auth-best-practices

by novuhq

Skill for integrating Better Auth - the comprehensive TypeScript authentication framework.

Security
1148

qmd

by tobi

Search personal markdown knowledge bases, notes, meeting transcripts, and documentation using QMD - a local hybrid search engine. Combines BM25 keyword search, vector semantic search, and LLM re-ranking. Use when users ask to search notes, find documents, look up information in

Security
1951

skill-writer

by pytorch

Guide users through creating Agent Skills for Claude Code. Use when the user wants to create, write, author, or design a new Skill, or needs help with SKILL.md files, frontmatter, or skill structure.

Security
15116