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llm-api-benchmark

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ridewind/my-skillsGitHub: ridewind/my-skills출처: ridewind/my-skills

이 기술은 사용자가 "LLM API 벤치마크", "API 속도 테스트", "응답 시간 측정", "API 대기 시간 확인", "TPS 테스트", "엔드포인트 벤치마크", "엔드포인트 성능 비교", "测试端点性能", "基准测试", "测试LLM速degree"를 요청하거나 LLM API 성능 메트릭을 평가해야 할 때 사용해야 합니다. (TTFT, TPS, 대기 시간).

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설치

GitHub: ridewind/my-skills
$npx skills add https://github.com/ridewind/my-skills --skill llm-api-benchmark

llm-api-benchmark 설치 방법

명령줄에서 llm-api-benchmark AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치

  1. 터미널 열기: 터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다
  2. 설치 명령어 실행: 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/ridewind/my-skills --skill llm-api-benchmark
  3. 설치 확인: 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다

출처: ridewind/my-skills.

SKILL.md

원본 보기

| quick | 快速测试 | 10 tokens | | standard | 中等长度 | 20 tokens | | long | 长输出测试 | 100+ tokens | | throughput | 高吞吐测试 | 300-500 tokens | | code | 代码生成（默认） | 500-1000 tokens | | json | JSON 输出测试 | 30 tokens |

| Task Type | Description | Target Output | Use Case |

| counting | 数字序列生成 | 50 tokens | TTFT 测试（最稳定） | | structured-list | 结构化列表 | 100-150 tokens | 中等负载测试 | | code-review | 代码审查报告 | 300-400 tokens | 代码工作负载 | | implementation | 完整代码实现（默认） | 500-700 tokens | 吞吐量测试 | | comprehensive | 综合分析报告 | 800-1000 tokens | 真实工作负载 |

이 기술은 사용자가 "LLM API 벤치마크", "API 속도 테스트", "응답 시간 측정", "API 대기 시간 확인", "TPS 테스트", "엔드포인트 벤치마크", "엔드포인트 성능 비교", "测试端点性能", "基准测试", "测试LLM速degree"를 요청하거나 LLM API 성능 메트릭을 평가해야 할 때 사용해야 합니다. (TTFT, TPS, 대기 시간). 출처: ridewind/my-skills.

인용 가능한 정보

AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.

설치 명령어
npx skills add https://github.com/ridewind/my-skills --skill llm-api-benchmark
출처
ridewind/my-skills
카테고리
</>개발 도구
인증됨
✓
최초 등록
2026-03-07
업데이트
2026-03-11
URL
https://www.learn-skills.dev/ko/skills/ridewind/my-skills/llm-api-benchmark

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빠른 답변

llm-api-benchmark이란?

이 기술은 사용자가 "LLM API 벤치마크", "API 속도 테스트", "응답 시간 측정", "API 대기 시간 확인", "TPS 테스트", "엔드포인트 벤치마크", "엔드포인트 성능 비교", "测试端点性能", "基准测试", "测试LLM速degree"를 요청하거나 LLM API 성능 메트릭을 평가해야 할 때 사용해야 합니다. (TTFT, TPS, 대기 시간). 출처: ridewind/my-skills.

llm-api-benchmark 설치 방법은?

터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/ridewind/my-skills --skill llm-api-benchmark 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다

소스 저장소는 어디인가요?

https://github.com/ridewind/my-skills

상세

카테고리
</>개발 도구
출처
skills.sh
최초 등록
2026-03-07

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