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performance-analysis-and-optimization性能分析与优化

Agent Skill

performance-analysis-and-optimization 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

20,485

周安装

653

GitHub Stars

31

下载量

8,632
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

3

许可证

MIT

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:performance-analysis-and-optimization(性能分析与优化)
来源仓库:https://github.com/shunsukehayashi/miyabi-claude-plugins
仓库路径:skills/performance-analysis-and-optimization
安装命令:
npx skills add https://github.com/shunsukehayashi/miyabi-claude-plugins --skill 'Performance Analysis and Optimization'
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/shunsukehayashi/miyabi-claude-plugins --skill 'Performance Analysis and Optimization'

简介

用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。

  • 适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中围绕仓库状态或代码变更进行整理。
  • 可结合来源仓库和原始 README 继续核验具体用法。
  • 安装前建议确认权限范围、维护状态及是否会触发联网或文件读写。
  • 注意避免对生产环境造成影响。

SKILL.md

⚡ Performance Analysis and Optimization

Version: 2.0.0 Last Updated: 2025-11-22 Priority: ⭐⭐⭐ (P2 Level) Purpose: Rustアプリケーションのパフォーマンス分析と最適化


📋 概要

CPUプロファイリング、ベンチマーク、メモリ分析を通じた パフォーマンス問題の特定と最適化を提供します。


🎯 P0: 呼び出しトリガー

トリガー
遅い"this is slow"
メモリ使用"why is memory usage so high?"
最適化"optimize this function"
プロファイリング"profile this code"
ベンチマーク"benchmark performance"

🔧 P1: 分析ツール一覧

ツール優先順位

ツール用途対象コマンド
criterionベンチマーク関数cargo bench
flamegraphCPUプロファイルプロセスcargo flamegraph
perf詳細プロファイルLinuxperf record
valgrindメモリヒープvalgrind --tool=massif
heaptrackヒープ追跡割り当てheaptrack./binary
cargo-bloatバイナリサイズサイズcargo bloat
tokio-console非同期タスクtokio-console

🚀 P2: 分析パターン

Pattern 1: ベンチマーク(criterion)

// benches/my_benchmark.rs
use criterion::{black_box, criterion_group, criterion_main, Criterion};

fn bench_function(c: &mut Criterion) {
    c.bench_function("my_function", |b| {
        b.iter(|| my_function(black_box(input)))
    });
}

criterion_group!(benches, bench_function);
criterion_main!(benches);
cargo bench

Pattern 2: Flamegraph

# フレームグラフ生成
cargo flamegraph --bin miyabi -- --issue 270

# 出力: flamegraph.svg

Pattern 3: メモリプロファイル

# valgrind massif
valgrind --tool=massif ./target/release/miyabi
ms_print massif.out.*

# heaptrack(推奨)
heaptrack ./target/release/miyabi
heaptrack_gui heaptrack.miyabi.*

Pattern 4: バイナリサイズ分析

# サイズ分析
cargo bloat --release --crates

# シンボル別
cargo bloat --release -n 20

⚡ P3: 最適化戦略

最適化優先順位

優先度戦略効果難易度
1アルゴリズム改善
2データ構造変更
3メモリ割り当て削減
4並列化
5キャッシュ活用
6SIMD/低レベル

よくある最適化

// ❌ 毎回allocate
for item in items {
    let s = item.to_string();
    // ...
}

// ✅ 事前allocate
let mut buf = String::with_capacity(1024);
for item in items {
    buf.clear();
    write!(&mut buf, "{}", item).unwrap();
    // ...
}
// ❌ Clone多用
fn process(data: Vec<T>) -> Vec<T> {
    data.clone()
}

// ✅ 参照で渡す
fn process(data: &[T]) -> Vec<T> {
    // ...
}

📊 パフォーマンス目標

メトリクス目標測定方法
ビルド時間<5分CI計測
テスト時間<2分cargo test
バイナリサイズ<50MBcargo bloat
メモリ使用量<500MBruntime計測

🛡️ 注意事項

リリースビルドで測定

# ❌ デバッグビルド(遅い)
cargo run

# ✅ リリースビルド
cargo run --release

PGO(Profile-Guided Optimization)

# Step 1: インストルメント
RUSTFLAGS="-Cprofile-generate=/tmp/pgo" cargo build --release

# Step 2: プロファイル収集
./target/release/miyabi [typical workload]

# Step 3: 最適化ビルド
llvm-profdata merge -o /tmp/pgo/merged.profdata /tmp/pgo
RUSTFLAGS="-Cprofile-use=/tmp/pgo/merged.profdata" cargo build --release

✅ 成功基準

チェック項目基準
ボトルネック特定上位3箇所
ベンチマーク改善前後比較
メモリリークなし
回帰テストパフォーマンス維持

🔗 関連Skills

  • Rust Development: ビルド最適化
  • Debugging: 問題箇所特定
  • Security Audit: セキュリティとのトレードオフ

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

04

需要参考平台分布和安装热度时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Claude Code

25.99%
按下载量换算2,243

windsurf

25.21%
按下载量换算2,176

trae

18.2%
按下载量换算1,571

OpenCode

11.43%
按下载量换算987

Codex

7.48%
按下载量换算646

Antigravity

3.69%
按下载量换算319

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源字段存在多来源差异,先按来源优先级自动处理,无法消解时进入异常复核队列。

来源信息

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