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Agent Skill · 研究检索

performance(性能)

performance 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 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 38,455。

总安装 1,557周安装 63GitHub Stars 20下载 489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(性能)
来源仓库:https://github.com/sgcarstrends/sgcarstrends
仓库路径:skills/performance
安装命令:
npx skills add https://github.com/sgcarstrends/sgcarstrends --skill 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/sgcarstrends/sgcarstrends --skill performance

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 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词快速定位候选结果时使用。适用于性能优化相关信息的搜索与整理,可结合任务场景或来源线索进行定向检索。

通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装,需确认权限范围和操作边界。建议安装前核实维护状态,避免触发联网、命令执行或文件读写等敏感操作。具体用法请参考原始 README 和仓库文档,确保符合实际使用环境的安全策略。

来源仓库内路径:skills/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/sgcarstrends/sgcarstrends --skill performance;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 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/sgcarstrends/sgcarstrends --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 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 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 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 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,557 次,近一周安装 63 次,下载 489 次,GitHub 20 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 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

性能 · 本页

1,55720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 Skill

Performance Targets

Frontend (Web Vitals): LCP < 2.5s, FID < 100ms, CLS < 0.1, FCP < 1.8s, TTFB < 600ms Backend: Response time < 500ms (p95), cold start < 2s, error rate < 1% Database: Query time < 100ms, cache hit rate > 80%

Measure Performance

# Lighthouse audit
npx lighthouse https://sgcarstrends.com --view

# Bundle analysis
cd apps/web && ANALYZE=true pnpm build

# Load test with k6
k6 run --vus 100 --duration 5m load-test.js

Bundle Size Optimization

Dynamic Imports

// ❌ Static import (loads immediately)
import { HeavyComponent } from "./heavy-component";

// ✅ Dynamic import (lazy load)
import dynamic from "next/dynamic";
const HeavyComponent = dynamic(() => import("./heavy-component"), {
  loading: () => <div>Loading...</div>,
  ssr: false,
});

Tree Shaking

// ❌ Imports entire library
import _ from "lodash";

// ✅ Import only what you need
import uniq from "lodash/uniq";

React Performance

Prevent Re-renders

// useMemo for expensive calculations
const processed = useMemo(() => expensiveOperation(data), [data]);

// useCallback for stable function references
const handleClick = useCallback(() => doSomething(), []);

// React.memo for pure components
const Child = React.memo(function Child({ name }) {
  return <div>{name}</div>;
});

Virtualize Long Lists

import { FixedSizeList } from "react-window";

<FixedSizeList height={600} itemCount={items.length} itemSize={100} width="100%">
  {({ index, style }) => <Item style={style} data={items[index]} />}
</FixedSizeList>

Database Query Optimization

Add Indexes

// packages/database/src/schema/cars.ts
export const cars = pgTable("cars", {
  make: text("make").notNull(),
  month: text("month").notNull(),
}, (table) => ({
  makeIdx: index("cars_make_idx").on(table.make),
}));

Avoid N+1 Queries

// ❌ N+1 queries
for (const post of posts) {
  post.author = await db.query.users.findFirst({ where: eq(users.id, post.authorId) });
}

// ✅ Single query with relation
const posts = await db.query.posts.findMany({ with: { author: true } });

Select Only Needed Columns

// ❌ Selects all columns
const users = await db.query.users.findMany();

// ✅ Select specific columns
const users = await db.select({ id: users.id, name: users.name }).from(users);

Use Pagination

const cars = await db.query.cars.findMany({
  limit: 20,
  offset: (page - 1) * 20,
});

Caching

Redis Caching

import { redis } from "@sgcarstrends/utils";

export async function getCarsWithCache(make: string) {
  const cacheKey = `cars:${make}`;
  const cached = await redis.get(cacheKey);
  if (cached) return JSON.parse(cached as string);

  const cars = await db.query.cars.findMany({ where: eq(cars.make, make) });
  await redis.set(cacheKey, JSON.stringify(cars), { ex: 3600 });
  return cars;
}

Next.js Caching

// Revalidate every hour
export const revalidate = 3600;

// Or use fetch with caching
const data = await fetch(url, { next: { revalidate: 3600 } });

Image Optimization

import Image from "next/image";

// ✅ Optimized image with priority for above-fold
<Image
  src="/hero.jpg"
  alt="Hero"
  fill
  sizes="(max-width: 768px) 100vw, 50vw"
  priority
/>

Vercel Function Optimization

// API route with optimized config
export const config = {
  maxDuration: 60, // seconds
};

// Use edge functions for low-latency endpoints
export const runtime = "edge";

Profiling

Performance Middleware

// apps/api/src/middleware/performance.ts
export const performanceMiddleware = async (c: Context, next: Next) => {
  const start = performance.now();
  await next();
  const duration = performance.now() - start;

  c.header("X-Response-Time", `${Math.round(duration)}ms`);

  if (duration > 1000) {
    log.warn("Slow request", { path: c.req.path, duration: Math.round(duration) });
  }
};

Query Profiling

const start = performance.now();
const result = await db.query.cars.findMany();
const duration = performance.now() - start;

if (duration > 100) {
  console.warn(`Slow query: ${duration}ms`);
}

Vercel Analytics

Check Vercel Dashboard → Analytics for:

  • Function execution times
  • Edge response times
  • Web Vitals metrics
  • Request volumes and errors

Load Testing

// load-test.js (k6)
import http from "k6/http";
import { check } from "k6";

export const options = {
  stages: [
    { duration: "2m", target: 100 },
    { duration: "5m", target: 100 },
    { duration: "2m", target: 0 },
  ],
  thresholds: {
    http_req_duration: ["p(95)<500"],
    http_req_failed: ["rate<0.01"],
  },
};

export default function() {
  const res = http.get("https://api.sgcarstrends.com/api/v1/cars/makes");
  check(res, { "status 200": (r) => r.status === 200 });
}

Performance Checklist

  • Bundle size < 200KB (initial load)
  • LCP < 2.5s, FID < 100ms, CLS < 0.1
  • API responses < 500ms
  • Database queries < 100ms
  • Images optimized (WebP/AVIF)
  • Code splitting implemented
  • Caching strategy in place
  • Long lists virtualized
  • Compression enabled

Quick Wins

  1. Compression: Enable gzip/brotli (60-80% size reduction)
  2. Image Optimization: Use Next.js Image component
  3. Caching: Cache expensive operations in Redis
  4. Indexes: Add indexes to frequently queried columns
  5. Code Splitting: Lazy load heavy components
  6. Memoization: Use useMemo/useCallback for expensive operations

References

平台分布

Codex

39.78%
按下载量换算195

Claude

28.15%
按下载量换算138

Cursor

19.56%
按下载量换算96

Gemini CLI

8.97%
按下载量换算44

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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