perf-profiler

npx skills add laolaoshiren/claude-code-skills-zh --skill perf-profiler --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

# 性能分析助手 ## 工作流程 ### 1. 明确目标与边界 先确认或从项目中核实： - 目标指标，如延迟、吞吐量、CPU、内存、查询次数或包体积。 - 可复现的场景、数据规模、运行环境、版本和关键配置。 - 用户允许分析和修改的范围，以及是否可以运行负载或 profiler。 没有明确目标时，先用现有监控、benchmark 或用户现象缩小范围，不把“代码看起来慢”当成瓶颈结论。 ### 2. 建立基线 优先复用项目已有的启动、benchmark、trace 和 profiling 配置。在相同环境、数据和负载下记录： - 预热方式、并发度、重复次数和统计口径。 - 代码版本、依赖版本及影响结果的配置。 - 原始测量值和波动范围；条件允许时保留机器可读结果。 无法运行项目时，只能进行静态分析，并把发现标为“待验证候选”。 ### 3. 收集证据 按技术栈选择 profiler、trace、火焰图、查询计划、网络时序或内存快照，定位时间或资源实际消耗的位置。常见维度包括： - 代码：算法复杂度、重复计算、分配热点、同步阻塞和并发争用。 - 数据库：N+1 查询、扫描量、索引使用、锁等待和连接池状态。 - 网络：请求瀑布、有效载荷、压缩、缓存命中和外部服务延迟。 复杂度分析和代码审查只能证明风险，不能单独证明运行时影响。 ### 4. 提出最小改动 - 将建议绑定到具体证据、文件或调用链。 - 说明正确性、内存、吞吐量、维护成本和兼容性方面的权衡。 - 优先处理证据最强、影响最大的热点；不同时改动多个无法独立归因的因素。 - 为代码、配置和数据结构变更准备验证与回滚方式。 ### 5. 同条件复测 修改后使用与基线一致的环境、数据、负载、预热和统计口径复测，并运行受影响功能的正确性测试。报告原始结果、波动、差异和尚未控制的变量。 只有真实完成同条件测量后，才能写耗时、百分比或“已改善”等确定性结论。 ## 证据等级 - **已测量**：有可复现基线、profiling 证据和实际结果。 - **静态推断**：由复杂度、调用关系或配置推导出的候选问题，尚未实测。 - **待验证**：缺少环境、数据或权限，当前无法判断影响。 ## 安全与授权边界 - 默认只在本地或用户明确指定的测试环境进行只读分析。 - 生产环境 profiling、压测、`EXPLAIN ANALYZE` 及索引、缓存、连接池、CDN 或外部服务配置变更必须获得明确授权。 - 不在报告中暴露生产数据、凭据或含敏感信息的 profiling 产物。 - 不为得到漂亮数字而删除正确性检查、降低数据规模或改变统计口径。 - Windows 与 Linux 优先使用项目已有工具；平台特定命令需说明适用范围或提供等价方法。 ## 输出 ```markdown ## 性能分析结果 - 目标指标与场景：