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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,权限为操作浏览器;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 66,724。

总安装 259周安装 11GitHub Stars 219下载 91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/hack23/cia
仓库路径:skills/performance-optimization
安装命令:
npx skills add https://github.com/hack23/cia --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/hack23/cia --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 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中快速定位候选结果。适用于需要根据关键词或任务场景从来源线索中获取信息的场景。通过关键词、任务场景或来源线索进行信息检索与筛选。

安装命令:npx skills add https://github.com/hack23/cia --skill performance-optimization。建议确认权限范围、维护状态及是否触发联网或文件读写操作。

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/hack23/cia --skill performance-optimization;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

    它需要操作浏览器,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/hack23/cia --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?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

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 259 次,近一周安装 11 次,下载 91 次,GitHub 219 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

259219操作浏览器未明确通过

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 Skill

Purpose

This skill provides performance optimization guidance for the CIA platform across JVM tuning, PostgreSQL query optimization, Vaadin UI rendering, and Spring Framework efficiency. It ensures the political intelligence platform delivers responsive analysis to users.

When to Use This Skill

Apply this skill when:

  • ✅ Diagnosing slow page loads or API response times
  • ✅ Optimizing database queries for large political datasets
  • ✅ Tuning JVM parameters for production deployment
  • ✅ Improving Vaadin UI component rendering performance
  • ✅ Reducing memory consumption in data processing pipelines
  • ✅ Optimizing materialized view refresh schedules
  • ✅ Profiling Spring application startup time

Do NOT use for:

  • ❌ Security hardening (use security-by-design skill)
  • ❌ Feature development without performance concerns
  • ❌ UI styling changes that don't affect rendering

Performance Targets

MetricTargetMeasurement
Page load time< 3 secondsLighthouse, browser DevTools
API response time< 500ms (p95)CloudWatch metrics
Database query time< 100ms (p95)PostgreSQL pg_stat_statements
JVM heap usage< 80% of maxJMX / CloudWatch
Vaadin push latency< 200msClient-side measurement
Startup time< 30 secondsApplication logs

JVM Optimization

Recommended JVM Settings

# Production JVM flags for CIA platform (Java 21+)
JAVA_OPTS="-server \
  -Xms2g -Xmx4g \
  -XX:+UseG1GC \
  -XX:MaxGCPauseMillis=200 \
  -XX:+UseStringDeduplication \
  -XX:+OptimizeStringConcat \
  -XX:MetaspaceSize=256m \
  -XX:MaxMetaspaceSize=512m \
  -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError \
  -XX:HeapDumpPath=/var/log/cia/heapdump.hprof \
  -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom"

Memory Optimization Patterns

// ✅ EFFICIENT: Stream processing for large datasets
@Service
public class VotingDataProcessor {

    @Transactional(readOnly = true)
    public void processVotingRecords(String sessionId) {
        try (Stream<VoteData> votes = voteRepository.streamBySession(sessionId)) {
            votes.map(this::analyzeVote)
                 .filter(Objects::nonNull)
                 .forEach(resultRepository::save);
        }
        // Stream auto-closes, no memory accumulation
    }
}

// ❌ INEFFICIENT: Loading all records into memory
public void processVotingRecords(String sessionId) {
    List<VoteData> allVotes = voteRepository.findBySession(sessionId);
    // May load millions of records into heap
}

PostgreSQL Query Optimization

Index Strategy for Political Data

-- High-impact indexes for common CIA queries
-- Politician lookup by party and status
CREATE INDEX idx_person_party_status
  ON person_data (party, status) WHERE status = 'ACTIVE';

-- Voting record time-series queries
CREATE INDEX idx_vote_date_committee
  ON vote_data (vote_date DESC, committee_id);

-- Document search optimization
CREATE INDEX idx_document_search
  ON document_content USING gin(to_tsvector('swedish', content));

-- Materialized view refresh tracking
CREATE INDEX idx_mv_refresh_status
  ON materialized_view_log (view_name, last_refresh DESC);

Query Anti-Patterns

// ❌ N+1 Query Problem
@Entity
public class Committee {
    @OneToMany(fetch = FetchType.LAZY)
    private List<CommitteeMember> members;
}
// Accessing committee.getMembers() in a loop = N+1 queries

// ✅ FIX: Use JOIN FETCH or EntityGraph
@Query("SELECT c FROM Committee c JOIN FETCH c.members WHERE c.id = :id")
Committee findWithMembers(@Param("id") Long id);

// ✅ FIX: Use @EntityGraph
@EntityGraph(attributePaths = {"members", "members.person"})
Committee findById(Long id);

Materialized View Optimization

-- Concurrent refresh to avoid locks during read
REFRESH MATERIALIZED VIEW CONCURRENTLY view_riksdagen_politician_summary;

-- Schedule refresh based on data freshness requirements
-- High priority: refresh every 15 minutes during business hours
-- Low priority: refresh daily during off-peak

Vaadin UI Performance

Lazy Loading for Large Datasets

// ✅ EFFICIENT: Lazy loading with DataProvider
Grid<PoliticianSummary> grid = new Grid<>(PoliticianSummary.class);
grid.setDataProvider(
    DataProvider.fromCallbacks(
        query -> politicianService.fetch(query.getOffset(), query.getLimit()),
        query -> politicianService.count()
    )
);

// ❌ INEFFICIENT: Loading all items upfront
grid.setItems(politicianService.findAll()); // Loads everything

Component Optimization

// ✅ Use virtual scrolling for long lists
grid.setPageSize(50);
grid.setMultiSort(true);

// ✅ Minimize push updates
@Push(transport = Transport.WEBSOCKET_XHR)
public class MainView extends AppLayout {
    // Only push critical real-time updates
}

// ✅ Defer non-critical UI updates
UI.getCurrent().access(() -> {
    notificationComponent.update(newData);
});

Bundle Size Reduction

  • Use @CssImport instead of inline styles for reuse
  • Enable production mode (vaadin.productionMode=true)
  • Minimize custom JavaScript in @ClientCallable methods
  • Use Vaadin's built-in components over custom widgets

Spring Framework Performance

Caching Strategy

@Service
public class PoliticianService {

    // Cache frequently accessed, rarely changing data
    @Cacheable(value = "politicians", key = "#personId",
               unless = "#result == null")
    public PoliticianSummary getPolitician(String personId) {
        return repository.findSummaryById(personId);
    }

    // Evict cache when data is updated
    @CacheEvict(value = "politicians", key = "#personId")
    public void updatePolitician(String personId, PoliticianUpdate update) {
        repository.update(personId, update);
    }
}

Transaction Optimization

// ✅ Read-only transactions for queries (no dirty checking)
@Transactional(readOnly = true)
public List<VotingSummary> getVotingSummaries(String sessionId) {
    return votingRepository.findSummariesBySession(sessionId);
}

// ✅ Batch operations for bulk inserts
@Transactional
public void importVotingData(List<VoteData> votes) {
    int batchSize = 50;
    for (int i = 0; i < votes.size(); i++) {
        entityManager.persist(votes.get(i));
        if (i % batchSize == 0) {
            entityManager.flush();
            entityManager.clear(); // Release memory
        }
    }
}

Performance Testing

JMH Benchmarks for Critical Paths

@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
@State(Scope.Benchmark)
public class PoliticianLookupBenchmark {

    @Benchmark
    public void benchmarkPoliticianSearch() {
        politicianService.searchByName("test");
    }
}

Monitoring Checklist

  • ✅ Enable pg_stat_statements for query analysis
  • ✅ Configure JMX export for JVM metrics
  • ✅ Set up CloudWatch dashboards for response times
  • ✅ Monitor Vaadin session count and memory usage
  • ✅ Track materialized view refresh durations
  • ✅ Alert on p95 latency threshold breaches

References

平台分布

Codex

37.36%
按下载量换算34

Claude

30.55%
按下载量换算28

Cursor

18.3%
按下载量换算17

Gemini CLI

9.81%
按下载量换算9

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

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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