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Agent Skill · 开发

review-performance(审查表现)

review-performance 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。

review-performance 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 12,087。

总安装 1,444周安装 59GitHub Stars 7下载 467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:review-performance(审查表现)
来源仓库:https://github.com/nesnilnehc/ai-cortex
仓库路径:skills/review-performance
安装命令:
npx skills add https://github.com/nesnilnehc/ai-cortex --skill review-performance
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/nesnilnehc/ai-cortex --skill review-performance

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。

review-performance 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。适用于代码性能审查、执行效率评估和慢查询优化等开发类任务场景。

支持对算法复杂度、内存使用和并发处理的深入分析。安装前建议确认权限范围和是否会触发命令执行或文件读写。可结合来源仓库和原始 README 文档核验具体功能边界。

来源仓库内路径:skills/review-performance

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/nesnilnehc/ai-cortex --skill review-performanc…;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

review-performance 怎么安装?

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

review-performance 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。

review-performance 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。

review-performance 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。

review-performance 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,444 次,近一周安装 59 次,下载 467 次,GitHub 7 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。

review-performance 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
review-performance

审查表现 · 本页

1,4447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

技能(Skill):回顾表现

目的 (Purpose)

仅审查 性能 问题的代码。不要定义范围(差异与代码库)或执行安全/架构/语言框架约定分析;这些由其他原子技能处理。以标准格式发出结果列表以进行聚合。重点关注算法复杂性、查询效率、I/O 和网络成本、内存行为、争用和并发瓶颈、缓存策略以及可测量的回归风险。


核心目标(Core Objective)

首要目标:生成一个以性能为中心的结果列表,涵盖给定代码范围的复杂性热点、查询效率、I/O 成本、内存行为、并发争用、缓存和回归风险。

成功标准(必须满足所有要求):

  1. ✅ 仅性能范围:仅审查性能维度;未执行范围选择、安全性、架构或语言/框架风格审查
  2. ✅ 评估所有八个类别:在相关的情况下评估复杂性、数据库/查询效率、I/O/网络成本、内存/分配、并发/争用、缓存/重用、面向负载的行为和可观察性
  3. ✅ 符合调查结果格式:每个调查结果包括位置、类别(“cognitive表现”)、严重性、标题、描述和可选建议
  4. ✅ 准确分配的严重性:影响生产的问题标记为“严重”;可扩展性风险标记为“重大”;本地化优化标记为“次要”/“建议”
  5. ✅ 可操作的输出:每个发现都有具体的位置参考和具体的修复或改进建议,除非提供测量证据,否则不要求基准数字

验收测试:输出是否包含涵盖所有相关维度的性能结果列表,以及基于证据的严重性评级和可操作的、位置参考的建议?


范围边界(范围边界)

本技能负责:

  • 算法复杂度热点(O(n²)+、嵌套循环、重复扫描)
  • 数据库/查询效率(N+1、缺少分页、广泛选择)
  • I/O 和网络成本(闲聊、缺少批处理、关键路径阻塞)
  • 内存和分配行为(流失、大对象保留、无限增长)
  • 并发和争用(锁争用、goroutine 饥饿、队列背压)
  • 缓存策略(热路径上缺少缓存、失效风险、踩踏风险)
  • 面向负载的行为(缺少限制/防护、昂贵的默认值)
  • 性能的可观察性(缺少指标/跟踪热路径)

本技能不负责:

  • 范围选择(决定要分析哪些文件/路径)——范围由调用者提供
  • 安全审查——使用“review-security”
  • 架构审查——使用“review-architecture”
  • 特定于语言/框架的约定 - 使用 review-dotnet、review-java、review-go 等。
  • 全面的 SQL 性能分析 — 使用 review-sql
  • 全面精心策划的审核——使用“审核代码”

转交点:当所有性能结果发布后,移交给“审查代码”编排器进行聚合,或直接交付给用户进行以性能为中心的审查会议。


使用场景(用例)

  • 精心安排的审查:当 review-code 运行范围 -> 语言 -> 框架 -> 库 -> cognitive时,用作cognitive步骤。
  • 以性能为中心的审查:当用户只想在合并或发布之前检查性能维度时。
  • 回归预防:验证更改不会引入明显的延迟、吞吐量或内存回归。

何时使用:当任务包含绩效审核时。范围和代码范围由调用者或用户确定。


行为(行为)

该技能的范围

  • 分析:给定代码范围中的性能维度(调用者提供的文件或差异)。不决定范围;接受代码范围作为输入。
  • 不要:执行范围选择、安全审查、架构审查或语言/框架风格审查。只关注性能。

审查清单(仅限性能维度)

  1. 复杂性热点:检测不必要的 O(n^2)+ 行为、重复扫描、大型集合上的嵌套循环以及可避免的重新计算。
  2. 数据库和查询效率:N+1 访问模式、缺少分页、广泛选择、低效联接/过滤器以及查询频率放大。
  3. I/O 和网络成本:频繁的远程调用、缺少批处理、关键路径上的阻​​塞调用、无限制的重试/超时以及不良的退避行为。
  4. 内存和分配:过多的分配/搅动、大对象保留、不必要的副本、无限增长和可避免的缓冲。
  5. 并发和争用:锁争用、序列化关键部分、线程/goroutine 饥饿、队列背压和超额订阅风险。
  6. 缓存和重用:热读路径上缺少缓存机会、失效正确性风险、踩踏风险和低价值缓存层。
  7. 面向负载的行为:缺少限制/防护(批量大小、页面大小、并发上限)、昂贵的默认值以及负载下缺乏降级策略。
  8. 性能可观察性:缺少围绕热路径的指标/跟踪,从而妨碍回归检测和容量规划。

严重性指导

  • 关键:可能会对生产产生明显影响(例如无界循环/增长、热路径中重复昂贵的 I/O、灾难性查询模式)。
  • 主要:现实流量/数据增长带来的强烈回归或可扩展性风险。
  • 次要/建议:本地化或影响较低的优化机会。

语气和参考

  • 专业和技术:参考特定位置(文件:行或查询/块)。
  • 发出包含位置、类别、严重性、标题、描述、建议的调查结果。

输入与输出 (Input & Output)

输入(输入)

  • 代码范围:用户或范围技能已选择的文件或目录(或差异)。该技能不决定范围;它仅检查所提供的代码的性能。

输出(输出)

  • 以附录:输出合同中定义的格式发出零个或多个结果。
  • 此技能的类别是cognitive表现。

限制(限制)

硬边界(Hard Boundaries)

  • 不要执行范围选择、安全性、架构或语言/框架风格审查。保持在性能范围内。
  • 不要在没有具体地点或可行建议的情况下给出结论。
  • 不要声称基准数字,除非在输入中提供了测量证据。

技能边界 (Skill Boundaries)

不要做这些(其他技能可以处理它们):

  • 不要选择或定义代码范围 - 范围由调用者或“审查代码”确定
  • 不要执行安全性、架构或语言/框架审查——使用各自的原子技能
  • 不要执行全面的 SQL 性能分析 — 使用 review-sql
  • 不要运行或执行代码来测量性能 - 使用“run-automated-tests”进行测试执行

何时停止并交接:

  • 当所有性能结果发布后,将其移交给“审核代码”以在精心策划的审核中进行聚合
  • 当用户需要全面审查(范围+语言+cognitive)时,重定向到“审查代码”
  • 当 SQL 性能问题占主导地位时,建议还运行“review-sql”以获得更深入的 SQL 覆盖

自检(Self-Check)

核心成功标准

  • 仅性能范围:仅审查性能维度;未执行范围选择、安全性、架构或语言/框架风格审查
  • 评估所有八个类别:在相关的情况下评估复杂性、数据库/查询效率、I/O/网络成本、内存/分配、并发/争用、缓存/重用、面向负载的行为和可观察性
  • 符合调查结果格式:每个调查结果包括位置、类别(“cognitive表现”)、严重性、标题、描述和可选建议
  • 准确分配的严重性:影响生产的问题标记为“严重”;可扩展性风险标记为“重大”;本地化优化标记为“次要”/“建议”
  • 可行的输出:每个发现都有具体的位置参考和具体的修复或改进建议,除非提供了测量证据,否则不会声称基准数字

流程质量检查

  • 是否仅审查了性能维度(没有范围/安全/架构/风格)?
  • 是否涵盖了相关的复杂性、查询效率、I/O、内存、并发、缓存和加载行为?
  • 每个发现是否都包含位置、类别=cognitive性能、严重性、标题、描述和可选建议?
  • 高影响回归风险是否与次要优化明确区分开来?

验收测试

输出是否包含涵盖所有相关维度的绩效结果列表,以及基于证据的严重性评级和可操作的、位置参考的建议?


示例(示例)

示例 1:N+1 查询模式

  • 输入:循环通过每次迭代一个查询来获取每个父级的子记录。
  • 预期:针对 N+1 行为发出主要/关键发现;建议批量查询或连接策略。类别=cognitive表现。

示例 2:热路径分配流失

  • 输入:请求处理程序重复分配大型临时缓冲区并多次序列化有效负载。
  • 预期:发布关于分配压力和延迟影响的主要发现;建议重用/池化或单遍转换。类别=cognitive表现。

边缘情况:小格式差异中没有明显的性能风险

  • 输入:差异仅包括注释/重命名,没有行为变化。
  • 预期:不发出任何发现或一条建议级别的注释;不要发明优化工作。类别仍然是任何发出的发现的cognitive表现。

附录:输出合约

每项调查结果必须遵循标准调查结果格式:

元素要求
位置path/to/file.ext(可选行或范围,或查询/块标识符)。
类别“cognitive表现”。
严重性关键 \主要 \次要 \建议。
标题简短的一行摘要。
描述1-3句话。
建议具体修复或改进(可选)。

示例:

- **Location**: `service/orders/handler.go:118`
- **Category**: cognitive-performance
- **Severity**: major
- **Title**: Per-item remote call inside request loop
- **Description**: The handler performs one downstream call per item, creating linear remote round-trips and latency growth.
- **Suggestion**: Batch requests or prefetch related data once per request; add timeout and bulk size guards.

平台分布

Codex

33.18%
按下载量换算155

Claude

30.41%
按下载量换算142

Cursor

17.73%
按下载量换算83

Gemini CLI

9.58%
按下载量换算45

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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