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Agent Skill · 前端设计

performance-optimization(性能优化)

performance-optimization 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。

performance-optimization 是前端设计类 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,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 3,877。

总安装 1,077周安装 44GitHub Stars 1,505下载 348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/rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
仓库路径:skills/performance-optimization
安装命令:
npx skills add https://github.com/rohitg00/awesome-claude-code-toolkit --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/rohitg00/awesome-claude-code-toolkit --skill performance-optimization

这个 Skill 是做什么的

前端设计类 Skill 关注页面结构、视觉规范和组件写法,输出通常是可运行的界面代码。

用于处理 GitHub 仓库和 Issue 协作信息。适合围绕代码变更或协作事项进行整理。可结合仓库状态分析性能问题。performance-optimization 属于前端设计类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。安装前建议确认权限范围和维护状态。注意是否会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/rohitg00/awesome-claude-code-toolkit --skill p…;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/rohitg00/awesome-claude-code-toolkit --skill performance…。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 1,077 次,近一周安装 44 次,下载 348 次,GitHub 1,505 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。
  • 来源仓库有 1,505 星,维护活跃度相对可查。

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。
  • 需要处理前端设计类任务、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。

前端设计类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
frontend-design

前端设计 · Codex、Claude

8,823,360126,072只读MIT通过
vercel-composition-patterns

Vercel 组合模式 · Codex、Claude

3,858,81625,893需要联网MIT通过
vercel-react-native-skills

Vercel React native skills 前端 · Codex、Claude

2,468,66425,878只读MIT通过
adapt

adapt 搜索 · Codex、Claude

2,027,04023,125操作浏览器未明确通过
bolder

bolder 分析 · Codex、Claude

2,004,28823,130只读未明确通过
performance-optimization

性能优化 · 本页

1,0771,505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

Bundle Analysis and Code Splitting

// Dynamic import for route-level code splitting
const Dashboard = lazy(() => import("./pages/Dashboard"));
const Settings = lazy(() => import("./pages/Settings"));

function App() {
  return (
    <Suspense fallback={<PageSkeleton />}>
      <Routes>
        <Route path="/dashboard" element={<Dashboard />} />
        <Route path="/settings" element={<Settings />} />
      </Routes>
    </Suspense>
  );
}
// vite.config.ts - manual chunk splitting
export default defineConfig({
  build: {
    rollupOptions: {
      output: {
        manualChunks: {
          vendor: ["react", "react-dom"],
          charts: ["recharts", "d3"],
          editor: ["@monaco-editor/react"],
        },
      },
    },
  },
});
# Analyze bundle composition
npx vite-bundle-visualizer
npx source-map-explorer dist/assets/*.js

Image Optimization

import Image from "next/image";

function ProductImage({ src, alt }: { src: string; alt: string }) {
  return (
    <Image
      src={src}
      alt={alt}
      width={800}
      height={600}
      sizes="(max-width: 768px) 100vw, (max-width: 1200px) 50vw, 33vw"
      placeholder="blur"
      blurDataURL={generateBlurHash(src)}
      loading="lazy"
    />
  );
}
<!-- Native lazy loading with aspect ratio -->
<img
  src="product.webp"
  alt="Product photo"
  width="800"
  height="600"
  loading="lazy"
  decoding="async"
  fetchpriority="low"
/>

<!-- Preload LCP image -->
<link rel="preload" as="image" href="/hero.webp" fetchpriority="high" />

Caching Headers

function setCacheHeaders(res: Response, options: CacheOptions) {
  if (options.immutable) {
    res.setHeader("Cache-Control", "public, max-age=31536000, immutable");
    return;
  }

  if (options.revalidate) {
    res.setHeader("Cache-Control", `public, max-age=0, s-maxage=${options.revalidate}, stale-while-revalidate=${options.staleWhileRevalidate ?? 86400}`);
    return;
  }

  res.setHeader("Cache-Control", "no-cache, no-store, must-revalidate");
}

app.use("/assets", (req, res, next) => {
  setCacheHeaders(res, { immutable: true });
  next();
});

app.use("/api", (req, res, next) => {
  setCacheHeaders(res, { revalidate: 60, staleWhileRevalidate: 3600 });
  next();
});

Virtual Lists for Large Data

import { useVirtualizer } from "@tanstack/react-virtual";

function VirtualList({ items }: { items: Item[] }) {
  const parentRef = useRef<HTMLDivElement>(null);

  const virtualizer = useVirtualizer({
    count: items.length,
    getScrollElement: () => parentRef.current,
    estimateSize: () => 50,
    overscan: 5,
  });

  return (
    <div ref={parentRef} style={{ height: "600px", overflow: "auto" }}>
      <div style={{ height: `${virtualizer.getTotalSize()}px`, position: "relative" }}>
        {virtualizer.getVirtualItems().map((virtualRow) => (
          <div
            key={virtualRow.key}
            style={{
              position: "absolute",
              top: 0,
              transform: `translateY(${virtualRow.start}px)`,
              height: `${virtualRow.size}px`,
              width: "100%",
            }}
          >
            <ItemRow item={items[virtualRow.index]} />
          </div>
        ))}
      </div>
    </div>
  );
}

Core Web Vitals Monitoring

import { onCLS, onINP, onLCP } from "web-vitals";

function sendMetric(metric: { name: string; value: number; id: string }) {
  navigator.sendBeacon("/api/vitals", JSON.stringify(metric));
}

onCLS(sendMetric);
onINP(sendMetric);
onLCP(sendMetric);
  • LCP (Largest Contentful Paint): < 2.5s. Preload hero images, optimize server response time.
  • INP (Interaction to Next Paint): < 200ms. Avoid long tasks, use requestIdleCallback.
  • CLS (Cumulative Layout Shift): < 0.1. Set explicit dimensions on images and embeds.

Anti-Patterns

  • Loading all JavaScript upfront instead of code-splitting by route
  • Serving unoptimized images (no WebP/AVIF, no responsive sizes)
  • Missing width and height on images (causes layout shift)
  • Using Cache-Control: no-cache on static assets with content hashes
  • Rendering thousands of DOM nodes instead of virtualizing lists
  • Blocking the main thread with synchronous computation

Checklist

  • Routes lazy-loaded with dynamic import() and Suspense
  • Bundle analyzed and vendor chunks separated
  • Images served in WebP/AVIF with responsive sizes attribute
  • LCP image preloaded with fetchpriority="high"
  • Static assets cached with immutable headers and content hashes
  • Lists with 100+ items use virtualization
  • Core Web Vitals monitored in production (LCP, INP, CLS)
  • No render-blocking resources in the critical path

平台分布

Codex

36.42%
按下载量换算127

Claude

28.48%
按下载量换算99

Cursor

20.25%
按下载量换算70

Gemini CLI

9.78%
按下载量换算34

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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