·daft-udf-tuning
</>

daft-udf-tuning

تحسين أداء Daft UDF. يتم الاستدعاء عندما يحتاج المستخدم إلى استنتاج GPU، أو يواجه UDFs بطيئة، أو يسأل عن المعالجة غير المتزامنة/الدفعية.

12التثبيتات·0الرائج·@eventual-inc

التثبيت

$npx skills add https://github.com/eventual-inc/daft --skill daft-udf-tuning

كيفية تثبيت daft-udf-tuning

ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي daft-udf-tuning بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر

  1. افتح الطرفية: افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal
  2. نفّذ أمر التثبيت: انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/eventual-inc/daft --skill daft-udf-tuning
  3. تحقق من التثبيت: بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw

المصدر: eventual-inc/daft.

| Stateless | @daft.func | Simple transforms. Use async for I/O-bound tasks. | | Stateful | @daft.cls | Expensive init (e.g., loading models). Supports gpus=N. | | Batch | @daft.func.batch | Vectorized CPU/GPU ops (NumPy/PyTorch). Faster. |

تحسين أداء Daft UDF. يتم الاستدعاء عندما يحتاج المستخدم إلى استنتاج GPU، أو يواجه UDFs بطيئة، أو يسأل عن المعالجة غير المتزامنة/الدفعية. المصدر: eventual-inc/daft.

افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/eventual-inc/daft --skill daft-udf-tuning بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw

معتمدة أمنيا لكود موثوق وآمن تثبيت بنقرة واحدة مع إعداد مبسّط متوافقة مع Claude Code وCursor وOpenClaw والمزيد

حقائق جاهزة للاقتباس

حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.

أمر التثبيت
npx skills add https://github.com/eventual-inc/daft --skill daft-udf-tuning
المصدر
eventual-inc/daft
الفئة
</>أدوات التطوير
موثق
أول ظهور
2026-03-09
آخر تحديث
2026-03-11

Browse more skills from eventual-inc/daft

إجابات سريعة

ما هي daft-udf-tuning؟

تحسين أداء Daft UDF. يتم الاستدعاء عندما يحتاج المستخدم إلى استنتاج GPU، أو يواجه UDFs بطيئة، أو يسأل عن المعالجة غير المتزامنة/الدفعية. المصدر: eventual-inc/daft.

كيف أثبّت daft-udf-tuning؟

افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/eventual-inc/daft --skill daft-udf-tuning بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw

أين مستودع المصدر؟

https://github.com/eventual-inc/daft

التفاصيل

الفئة
</>أدوات التطوير
المصدر
skills.sh
أول ظهور
2026-03-09