Профилируйте и тестируйте вывод qwen3-tts-rs с помощью e2e_bench с трассировкой Chrome, Flamegraph или Nsight Systems внутри контейнера CUDA Docker. Используйте при профилировании, сравнительном тестировании, проверке производительности, поиске узких мест или запуске Flamegraphs.
Быстро установите AI-навык qwen3-tts-profile в вашу среду разработки через командную строку
Источник: trevors/dot-claude.
Run performance profiling and benchmarks for the qwen3-tts Rust TTS engine.
The CUDA toolchain lives inside the Docker container. All cargo commands must run there. The workspace is bind-mounted at /workspace:
The e2ebench binary reports stage breakdowns (prefill / generation / decode) even without the profiling feature:
Профилируйте и тестируйте вывод qwen3-tts-rs с помощью e2e_bench с трассировкой Chrome, Flamegraph или Nsight Systems внутри контейнера CUDA Docker. Используйте при профилировании, сравнительном тестировании, проверке производительности, поиске узких мест или запуске Flamegraphs. Источник: trevors/dot-claude.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/trevors/dot-claude --skill qwen3-tts-profileПрофилируйте и тестируйте вывод qwen3-tts-rs с помощью e2e_bench с трассировкой Chrome, Flamegraph или Nsight Systems внутри контейнера CUDA Docker. Используйте при профилировании, сравнительном тестировании, проверке производительности, поиске узких мест или запуске Flamegraphs. Источник: trevors/dot-claude.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/trevors/dot-claude --skill qwen3-tts-profile После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/trevors/dot-claude