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Agent Skill · 研究检索

performance-optimization(性能优化)

performance-optimization 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

performance-optimization 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 71,596。

总安装 194周安装 8GitHub Stars 1下载 63核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

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-optimization(性能优化)
来源仓库:https://github.com/akillness/oh-my-unity3d
仓库路径:skills/performance-optimization
安装命令:
npx skills add https://github.com/akillness/oh-my-unity3d --skill performance-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。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/akillness/oh-my-unity3d --skill performance-optimization

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

performance-optimization 提供性能指标测量与优化建议,涵盖 Lighthouse、Web Vitals 和数据库查询分析。适用于页面加载慢、渲染延迟或包体积过大的前端项目调优。支持 CLI 自动化测试与 CI/CD 集成,便于持续监控性能变化。

使用时需明确目标 URL 和关键指标阈值,避免无效扫描消耗资源。优化方案应结合实际业务逻辑评估,防止过度优化导致功能异常。

来源仓库内路径:skills/performance-optimization

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/akillness/oh-my-unity3d --skill performance-op…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

performance-optimization 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/akillness/oh-my-unity3d --skill performance-optimization。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

performance-optimization 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

performance-optimization 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

performance-optimization 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

performance-optimization 用的人多吗?

公开数据是累计安装 194 次,近一周安装 8 次,下载 63 次,GitHub 1 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

performance-optimization 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
performance-optimization

性能优化 · 本页

1941需要联网未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Performance Optimization

When to use this skill

  • Slow page loads: low Lighthouse score
  • Slow rendering: delayed user interactions
  • Large bundle size: increased download time
  • Slow queries: database bottlenecks

Instructions

Step 1: Measure performance

Lighthouse (Chrome DevTools):

# CLI
npm install -g lighthouse
lighthouse https://example.com --view

# Automate in CI
lighthouse https://example.com --output=json --output-path=./report.json

Measure Web Vitals (React):

import { getCLS, getFID, getFCP, getLCP, getTTFB } from 'web-vitals';

function sendToAnalytics(metric: any) {
  // Send to Google Analytics, Datadog, etc.
  console.log(metric);
}

getCLS(sendToAnalytics);
getFID(sendToAnalytics);
getFCP(sendToAnalytics);
getLCP(sendToAnalytics);
getTTFB(sendToAnalytics);

Step 2: Optimize React

React.memo (prevent unnecessary re-renders):

// ❌ Bad: child re-renders whenever the parent re-renders
function ExpensiveComponent({ data }: { data: Data }) {
  return <div>{/* complex rendering */}</div>;
}

// ✅ Good: re-render only when props change
const ExpensiveComponent = React.memo(({ data }: { data: Data }) => {
  return <div>{/* complex rendering */}</div>;
});

useMemo & useCallback:

function ProductList({ products, category }: Props) {
  // ✅ Memoize filtered results
  const filteredProducts = useMemo(() => {
    return products.filter(p => p.category === category);
  }, [products, category]);

  // ✅ Memoize callback
  const handleAddToCart = useCallback((id: string) => {
    addToCart(id);
  }, []);

  return (
    <div>
      {filteredProducts.map(product => (
        <ProductCard key={product.id} product={product} onAdd={handleAddToCart} />
      ))}
    </div>
  );
}

Lazy Loading & Code Splitting:

import { lazy, Suspense } from 'react';

// ✅ Route-based code splitting
const Dashboard = lazy(() => import('./pages/Dashboard'));
const Profile = lazy(() => import('./pages/Profile'));
const Settings = lazy(() => import('./pages/Settings'));

function App() {
  return (
    <Suspense fallback={<div>Loading...</div>}>
      <Routes>
        <Route path="/dashboard" element={<Dashboard />} />
        <Route path="/profile" element={<Profile />} />
        <Route path="/settings" element={<Settings />} />
      </Routes>
    </Suspense>
  );
}

// ✅ Component-based lazy loading
const HeavyChart = lazy(() => import('./components/HeavyChart'));

function Dashboard() {
  return (
    <div>
      <h1>Dashboard</h1>
      <Suspense fallback={<Skeleton />}>
        <HeavyChart data={data} />
      </Suspense>
    </div>
  );
}

Step 3: Optimize bundle size

Webpack Bundle Analyzer:

npm install --save-dev webpack-bundle-analyzer

# package.json
{
  "scripts": {
    "analyze": "webpack-bundle-analyzer build/stats.json"
  }
}

Tree Shaking (remove unused code):

// ❌ Bad: import entire library
import _ from 'lodash';

// ✅ Good: import only what you need
import debounce from 'lodash/debounce';

Dynamic Imports:

// ✅ Load only when needed
button.addEventListener('click', async () => {
  const { default: Chart } = await import('chart.js');
  new Chart(ctx, config);
});

Step 4: Optimize images

Next.js Image component:

import Image from 'next/image';

function ProductImage() {
  return (
    <Image
      src="/product.jpg"
      alt="Product"
      width={500}
      height={500}
      priority  // for the LCP image
      placeholder="blur"  // blur placeholder
      sizes="(max-width: 768px) 100vw, 50vw"
    />
  );
}

Use WebP format:

<picture>
  <source srcset="image.webp" type="image/webp">
  <source srcset="image.jpg" type="image/jpeg">
  <img src="image.jpg" alt="Fallback">
</picture>

Step 5: Optimize database queries

Fix the N+1 query problem:

// ❌ Bad: N+1 queries
const posts = await db.post.findMany();
for (const post of posts) {
  const author = await db.user.findUnique({ where: { id: post.authorId } });
  // 101 queries (1 + 100)
}

// ✅ Good: JOIN or include
const posts = await db.post.findMany({
  include: {
    author: true
  }
});
// 1 query

Add indexes:

-- Identify slow queries
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE email = 'test@example.com';

-- Add index
CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);

-- Composite index
CREATE INDEX idx_orders_user_date ON orders(user_id, created_at);

Caching (Redis):

async function getUserProfile(userId: string) {
  // 1. Check cache
  const cached = await redis.get(`user:${userId}`);
  if (cached) {
    return JSON.parse(cached);
  }

  // 2. Query DB
  const user = await db.user.findUnique({ where: { id: userId } });

  // 3. Store in cache (1 hour)
  await redis.setex(`user:${userId}`, 3600, JSON.stringify(user));

  return user;
}

Output format

Performance optimization checklist

## Frontend
- [ ] Prevent unnecessary re-renders with React.memo
- [ ] Use useMemo/useCallback appropriately
- [ ] Lazy loading & Code splitting
- [ ] Optimize images (WebP, lazy loading)
- [ ] Analyze and reduce bundle size

## Backend
- [ ] Remove N+1 queries
- [ ] Add database indexes
- [ ] Redis caching
- [ ] Compress API responses (gzip)
- [ ] Use a CDN

## Measurement
- [ ] Lighthouse score 90+
- [ ] LCP < 2.5s
- [ ] FID < 100ms
- [ ] CLS < 0.1

Constraints

Required rules (MUST)

  1. Measure first: profile, don't guess
  2. Incremental improvements: optimize one thing at a time
  3. Performance monitoring: track continuously

Prohibited items (MUST NOT)

  1. Premature optimization: don't optimize when there is no bottleneck
  2. Sacrificing readability: don't make code complex for performance

Best practices

  1. 80/20 rule: 80% improvement with 20% effort
  2. User-centered: focus on improving real user experience
  3. Automation: performance regression tests in CI

References

Metadata

Version

  • Current version: 1.0.0
  • Last updated: 2025-01-01
  • Compatible platforms: Claude, ChatGPT, Gemini

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Tags

#performance #optimization #React #caching #lazy-loading #web-vitals #code-quality

Examples

Example 1: Basic usage

Example 2: Advanced usage

平台分布

Claude

32.77%
按下载量换算21

Codex

32.19%
按下载量换算20

Cursor

20.14%
按下载量换算13

Gemini CLI

8.81%
按下载量换算6

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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