Agent Skill · 研究检索

performance-expert（性能专家）

performance-expert 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-expert 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；许可证为 MIT，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 31,516。

总安装 2,688周安装 112GitHub Stars 21下载 896核验 2026-05-01

研究检索需要联网 GitHub 仓库未标认证来源可访问许可证明确审计通过 Codex Claude Cursor Gemini CLI

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: MIT

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-expert（性能专家）
来源仓库：https://github.com/shipshitdev/library
仓库路径：skills/performance-expert
安装命令：
npx skills add https://github.com/shipshitdev/library --skill performance-expert
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/shipshitdev/library --skill performance-expert

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。

用于查找、检索和筛选相关信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中根据关键词快速定位候选结果。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。

performance-expert 属于研究检索类 Skill，可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径：skills/performance-expert

上手步骤

4 步

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
拿到安装命令
可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/shipshitdev/library --skill performance-expert；命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。
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
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-expert 怎么安装？

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

performance-expert 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-expert 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-expert 是免费的吗？

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用，也不托管安装包；能否商用、要不要署名，以许可证原文为准。

performance-expert 用的人多吗？

公开数据是累计安装 2,688 次，近一周安装 112 次，下载 896 次，GitHub 21 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-expert 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。
3 个目录同时收录，说明这个 Skill 流传比较广。
许可证明确为 MIT，商用和分发边界好判断。
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

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。
需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

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	31,199,813	16,486	操作浏览器	MIT	有提醒
self-improving-agent 自我改进 Agent · OpenClaw	16,464,002	3,396	接触敏感数据	MIT-0	通过
soultrace 灵魂追踪 · Codex、Claude	7,588,944	12	需要联网	未明确	有提醒
self-improving 自我完善 · OpenClaw	6,829,284	1,046	需要联网	MIT-0	通过
microsoft-foundry 微软代工厂 · Codex、Claude	6,614,144	764	调用外部服务	未明确	有提醒
performance-expert 性能专家 · 本页	2,688	21	需要联网	MIT	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 Expert Skill

Expert in performance optimization for React, Next.js, NestJS applications, MongoDB, and AWS infrastructure.

When to Use This Skill

Optimizing React components or Next.js pages
Improving API response times
Optimizing database queries
Analyzing bundle sizes
Implementing caching strategies
Optimizing images or assets
Configuring CDN or caching
Reviewing Core Web Vitals

Project Context Discovery

Check .agents/SYSTEM/ARCHITECTURE.md for performance architecture
Identify performance tools (Lighthouse CI, APM)
Review existing optimizations and caching strategies
Check for [project]-performance-expert skill

Core Performance Principles

Frontend (React/Next.js)

Bundle Optimization: Code splitting, dynamic imports, tree shaking, remove unused deps

React Optimization: useMemo, useCallback, React.memo, virtualization, lazy loading

Next.js: Server Components, SSG, ISR, next/image, font optimization

Assets: WebP images, font subset, CSS minify, Gzip/Brotli

Backend (NestJS)

API Response Times: Target < 200ms (p95), caching, background jobs, connection pooling

Query Optimization: Indexes, projections, pagination, optimized aggregations

Database (MongoDB)

Indexes: On frequently queried fields, compound indexes, monitor usage

Queries: Early $match, projection before expensive ops, sort with indexes

Infrastructure (AWS)

CDN: CloudFront caching, cache headers, edge optimization

Lambda: Cold start optimization, memory allocation, provisioned concurrency

Performance Metrics

Frontend (Core Web Vitals)

LCP: < 2.5s
FID: < 100ms
CLS: < 0.1
FCP: < 1.8s

Backend

API p50: < 100ms
API p95: < 200ms
DB Query p95: < 50ms
Error Rate: < 0.1%

Quick Checklist

Frontend

Bundle size < 200KB initial
Code splitting implemented
Images optimized and lazy loaded
React components memoized

Backend

Database queries optimized
Indexes created and used
Caching implemented
Background jobs for heavy operations

For complete React memoization patterns, Next.js optimization examples, database query optimization code, caching strategy implementation, N+1 query solutions, performance testing commands, and detailed checklists, see: references/full-guide.md

平台分布

Claude Code

27.63%

按下载量换算248

Antigravity

20.93%

按下载量换算188

Gemini CLI

16.89%

按下载量换算151

OpenCode

12.24%

按下载量换算110

Codex

7.95%

按下载量换算71

windsurf

3.72%

按下载量换算33

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。

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