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Agent Skill · 开发

android-performance-observability(Android 性能可观测性)

android-performance-observability 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。

android-performance-observability 是开发类 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,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 20,201。

总安装 235周安装 10GitHub Stars 5下载 82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:android-performance-observability(Android 性能可观测性)
来源仓库:https://github.com/krutikjain/android-agent-skills
仓库路径:skills/android-performance-observability
安装命令:
npx skills add https://github.com/krutikjain/android-agent-skills --skill android-performance-observability
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/krutikjain/android-agent-skills --skill android-performance-observability

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合围绕仓库状态进行整理。适用于 Android 性能分析和基准测试,包括启动时间、渲染性能和内存监控。提供可操作的跟踪、日志记录和崩溃信号测量,支持生产环境性能监控。

安装命令:npx skills add https://github.com/krutikjain/android-agent-skills --skill android-performance-observability 注意权限范围和维护状态,避免触发不必要的联网或文件操作。

来源仓库内路径:skills/android-performance-observability

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/krutikjain/android-agent-skills --skill androi…;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

android-performance-observability 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/krutikjain/android-agent-skills --skill android-performa…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

android-performance-observability 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。

android-performance-observability 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。

android-performance-observability 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。

android-performance-observability 用的人多吗?

公开数据是累计安装 235 次,近一周安装 10 次,下载 82 次,GitHub 5 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。

android-performance-observability 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。
  • 需要处理开发类任务、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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
android-performance-observability

Android 性能可观测性 · 本页

2355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

Android Performance Observability

When To Use

  • Use this skill when the request is about: android performance profiling, baseline profile or macrobenchmark, app startup issue android.
  • Primary outcome: Measure startup, rendering, memory, jank, vitals, logs, and crash signals for Android apps with actionable traces.
  • Read references/patterns.md when you need the measurement ladder for startup, jank, traces, and production signals.
  • Read references/scenarios.md for repeatable profiling and trace-oriented entry points.
  • Handoff skills when the scope expands:
  • android-compose-performance
  • android-ci-cd-release-playstore

Workflow

  1. Classify the symptom before choosing tools: cold start, warm start, frame/jank, scrolling, memory, ANR, crash, battery, or production vitals drift.
  2. Measure on release-like builds and physical devices whenever possible; avoid debugging from debug-only traces or profile-unfriendly builds.
  3. Pick the smallest tool that answers the question: Macrobenchmark for startup/scroll numbers, Baseline Profiles for ahead-of-time optimization, Perfetto/System Tracing for deep traces, JankStats or FrameMetrics for frame quality, and Play Vitals for field evidence.
  4. Change one thing at a time, then compare before and after traces or benchmark outputs instead of stacking multiple optimizations blindly.
  5. Hand off UI-specific rendering changes or release rollouts only after the measurement surface is stable and the bottleneck is evidenced.

Guardrails

  • Treat benchmarks, traces, and vitals as different evidence sources with different noise profiles; do not mix them casually.
  • Prefer reproducible release-build measurements over debug-build intuition.
  • Tie optimizations back to user-facing metrics such as startup time, frame pacing, ANRs, or battery impact.
  • Keep the profiling setup stable enough that regressions are attributable to code changes instead of device or environment churn.

Anti-Patterns

  • Chasing micro-optimizations before identifying whether the problem is startup, rendering, I/O, or field reliability.
  • Reading one noisy trace and presenting the result as settled fact.
  • Measuring debug builds and assuming the same behavior in production.
  • Adding Baseline Profiles or macrobenchmarks without checking whether the target path is stable enough to compare.

Review Focus

  • Startup: cold and warm launch, expensive initialization, and Baseline Profile coverage.
  • Rendering: jank, skipped frames, Compose or View invalidation churn, and long main-thread work.
  • Memory and reliability: allocations, leaks, ANRs, crashes, and Play Vitals trends.
  • Evidence quality: repeatable commands, release-like variants, and documented before/after comparisons.

Examples

Happy path

  • Scenario: Audit the repo for profiling surfaces and benchmark-related hooks before proposing a measurement plan.
  • Command: rg -n "baseline|macrobenchmark|profileable|JankStats|Trace|Perfetto".

Edge case

  • Scenario: Keep startup and rendering investigations grounded in repeatable release-like builds.
  • Command: cd examples/orbittasks-compose &&./gradlew:app:assembleDebug

Failure recovery

  • Scenario: Keep observability requests distinct from Compose-only tuning or release automation.
  • Command: python3 scripts/eval_triggers.py --skill android-performance-observability

Done Checklist

  • The bottleneck is classified and tied to an evidence source that can be re-run.
  • The chosen tools match the symptom instead of duplicating noisy measurements.
  • Before/after comparisons are explicit for any recommended optimization.
  • UI-only or release-only work is separated from measurement and tracing.

Official References

平台分布

Codex

36.29%
按下载量换算30

Claude

29.13%
按下载量换算24

Cursor

18.61%
按下载量换算15

Gemini CLI

10.31%
按下载量换算8

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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