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Réglage de l'autoscaling CAST AI selon les SLO v1.0.0

Utilisez cette ressource pour régler l'autoscaling de CAST AI sans dégrader le service

Nouveau

  • 434 téléchargements
  • 202 mentions J'aime
  • 229 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install cast-ai-autoscaling-tuning

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent construit la chronologie de la demande, de la latence et des réplicas, examine la politique effective, puis change une seule variable à la fois pour les tailles, les réplicas et les nœuds. Une baisse de facture ne doit jamais masquer un service dégradé. Vous obtenez un réglage justifié par les mesures.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Réglage de l'autoscaling CAST AI selon les SLO »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
MIT

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : chronologie, politique effective et mode d'application
  • references/official-docs.md : documentation officielle de CAST AI

Pour qui

  • Après optimisation, la latence augmente aux heures de pointe
  • Les nœuds mettent trop de temps à se provisionner

Pas pour qui

    Étiquettes

    • cast ai
    • autoscaling
    • slo
    • latence
    • kubernetes

    À propos

    Vous dites

    « Stabilise l'autoscaling CAST AI : la latence grimpe quand les nœuds se recréent. »

    Carte de la skill « Réglage de l'autoscaling CAST AI selon les SLO »

    Skill publiée par Jeremy Longshore <jeremy@intentsolutions.io> sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de régler l'autoscaling de CAST AI sans dégrader le service
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,6 Ko
    • references/official-docs.md1 Ko
    • SKILL.md4,6 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    Jeremy Longshore <jeremy@intentsolutions.io>
    Source
    github.com/jeremylongshore/tons-of-skills-marketplace/tree/ab85a061f7bcc039dac13ee193de7a4cd4388571/skills/.curated/castai-performance-tuning
    Licence
    MIT

    Notice

    « castai-performance-tuning » (Jeremy Longshore <jeremy@intentsolutions.io>, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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