Design scaling experiments to …
Design scaling experiments to characterize performance-resource relationships
scaling-design能帮你做什么
不说虚话——S7651 交付的是能直接拿去用的成品，不是“AI 能做”的空话。
用大白话交代任务，它会先确认关键细节再动手，不瞎猜。
输出带结构与说明，拿来就能用，不用再自己整理格式。
与 AIXX 其他技能叠加使用，组成你自己的工作流。
把常用要求沉淀成一句话模板，下次直接复用。
真实任务实跑产出
下面是真实任务由 S7651 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
scaling-design · 实跑样例
任务：帮我设计一个实验，测试我们电商网站在双11期间每秒3000单并发下，订单服务从100到3000 QPS扩容时的响应延迟变化。
# 双11订单服务扩容压测实验设计方案
一、实验目标
- 验证订单服务在 100→3000 QPS 阶梯扩容过程中的响应延迟变化曲线
- 找到延迟拐点（P99 超过阈值如 500ms 的 QPS 临界点）
- 验证自动扩容（HPA）策略在突发流量下的生效速度与稳定性
二、压测环境准备
- 环境隔离：使用独立压测环境或生产旁路影子库，避免污染真实数据
- 压测工具：JMeter / Locust / 阿里 PTS，支持阶梯加压模式
- 数据准备：预置足够测试账号、SKU（库存充足防误判）、幂等 token 防重复下单
- 监控埋点：接入 Prometheus + Grafana，采集 P50/P95/P99 延迟、QPS、错误率、CPU/内存/连接池/DB 慢查询
三、阶梯扩容策略设计
建议两种方案对比测试：
方案A：阶梯加压 + 手动固定副本数
1. 依次施压 100 / 500 / 1000 / 1500 / 2000 / 2500 / 3000 QPS，每档持续 5–10 分钟
2. 每档开始前调整副本数（如按预估容量线性扩容），记录每档延迟
方案B：阶梯加压 + 自动扩容（HPA）
1. 同样 QPS 阶梯递增，副本数由 HPA 依据 CPU/QPS 指标自动伸缩
2. 记录扩容触发时间 → 新副本就绪时间 → 延迟恢复时间（伸缩滞后窗口）
四、核心观测指标
- 延迟：P50 / P95 / P99 / Max，重点看 P99
- 吞吐：实际达到的 QPS 与目标偏差
- 错误率：超时、5xx、下单失败比例
- 瓶颈定位：应用 CPU、JVM GC、数据库连接池、Redis、MQ 积压
五、结果分析维度
- 绘制「QPS–延迟」曲线，识别延迟陡增拐点
- 对比扩容前后同 QPS 档位延迟差异，量化扩容收益
- 计算 HPA 扩容生效耗时，评估是否满足双11秒级突增场景
- 若 3000 QPS 下延迟超标，逐层排查瓶颈（建议先看 DB 和连接池）
六、注意事项
- 压测峰值建议略超 3000（如 3300）验证冗余能力
- 避开生产高峰，提前告知相关团队，准备一键停止压测预案
- 至少重复 2–3 轮排除偶发干扰，取稳定数据
三种做法,一比就知道
| 再招一个人 | 自己摸索 | 萬安云 S7651 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 月薪数千起 | 反复试错数小时 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 招聘+培训数周 | 质量不稳定 | 分钟级 |
| 独特性 | 流动风险 | 无人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱，走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
两步,让它开工
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:
以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
你可能想问
scaling-design怎么安装使用？
三步：终端执行 npx aixxai 安装 AIXX；对您的 AI 说「安装编号 S7651」；交代任务背景与要求，scaling-design即刻开工。
scaling-design多少钱？怎么付费？
$1.99 一次买断（参考价，实际以平台标价为准）——永久使用，无订阅、无月费；该技能由萬安永久维护迭代，更新对已购用户免费。
产出内容能商用吗？
可以。产出为普通数字文件，归购买者使用，可用于商业场景。
具体能帮我做什么？
把你手头这件重复、费时、有固定套路的活交给它——先描述任务和背景，它会确认要点后直接产出成品，不满意可以继续改。
输出质量不稳定怎么办？
在指令里补充背景、受众与格式要求（例如“面向中小企业主、300 字以内、分三点”）；要求越具体，产出越稳。
一价买断,没有套路
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代