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Agent Skill · 待分类

performance(性能)

performance 用于记录任务执行中的错误、用户纠正、经验和能力缺口,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中希望让 Agent 持续沉淀问题、修正和最佳实践时使用。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 是待分类类 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,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 3,081。

总安装 1,175周安装 48GitHub Stars 14下载 380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/stahura/domo-ai-vibe-rules
仓库路径:skills/performance
安装命令:
npx skills add https://github.com/stahura/domo-ai-vibe-rules --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/stahura/domo-ai-vibe-rules --skill performance

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

performance 用于记录任务执行中的错误、用户纠正和经验缺口,适合让 Agent 持续沉淀问题并修正最佳实践。适用于性能监控和知识积累场景,可帮助 Agent 学习和改进。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装,需结合原始 README 确认具体用法。

安装前建议核实权限范围、维护状态,并注意是否涉及联网、命令执行或文件读写操作。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

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/stahura/domo-ai-vibe-rules --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/stahura/domo-ai-vibe-rules --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 1,175 次,近一周安装 48 次,下载 380 次,GitHub 14 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。
  • 需要处理待分类类任务、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。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
performance

性能 · 本页

1,17514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 - Critical Best Practices

NEVER Fetch Full Datasets

CRITICAL RULE: Never fetch entire datasets, especially large ones (100k+ rows). Always use targeted queries with only the columns needed for each visualization.

Performance Impact

// ❌ TERRIBLE - Fetches 300k rows × 30 columns = 9M data points
const allData = await new Query()
  .select(['col1', 'col2', 'col3', ...]) // All columns
  .fetch('dataset');

// ✅ GOOD - Fetches 300k rows × 2 columns = 600k data points (93% reduction)
const totals = await new Query()
  .select(['Transactions', 'Total Amount (USD)'])
  .fetch('dataset');
// Then aggregate client-side

// ✅ BEST - Server-side aggregation, returns only aggregated results
const totals = await new Query()
  .groupBy('Merchant Category', { 'Total Amount (USD)': 'sum' })
  .fetch('dataset');
// Returns only ~10-20 rows (one per category)

Query Optimization Strategy

1. Use Server-Side Aggregation When Possible

Priority order:

  1. Best: .groupBy() with aggregations (server-side)
  2. Good: .select() with only needed columns, then aggregate client-side
  3. Acceptable: .select() with multiple columns if aggregation isn't possible
  4. Never: Fetch all columns or entire dataset
// ✅ BEST - Server aggregates, returns minimal data
const salesByRegion = await new Query()
  .groupBy('region', { 'Sales_Amount': 'sum', 'Order_Count': 'count' })
  .fetch('sales');

// ✅ GOOD - Only fetch columns needed, aggregate client-side
const salesData = await new Query()
  .select(['region', 'Sales_Amount'])
  .fetch('sales');
const totalSales = salesData.reduce((sum, row) => sum + row.Sales_Amount, 0);

// ❌ BAD - Fetches all columns
const allData = await new Query().fetch('sales');

2. One Query Per Visualization

Each visualization should have its own optimized query:

// ✅ CORRECT - Separate optimized queries
const quickStats = await fetchQuickStats();      // Only Account Key, Account Status
const riskMetrics = await fetchRiskMetrics();    // Only Transactions, KYC Status, etc.
const categories = await fetchCategories();      // Grouped by Merchant Category

// ❌ WRONG - One query for everything
const allData = await fetchAllData();
const quickStats = calculateFromAll(allData);
const riskMetrics = calculateFromAll(allData);
const categories = calculateFromAll(allData);

3. Column Selection Strategy

Always specify columns explicitly:

  • Only select columns needed for the specific calculation
  • Don't use .select() without arguments (fetches all columns)
  • For aggregations, only select the grouping column + aggregated columns
// ✅ CORRECT - Only 2 columns
const data = await new Query()
  .select(['Account Key', 'Account Status'])
  .fetch('dataset');

// ❌ WRONG - Fetches all columns
const data = await new Query().fetch('dataset');

Common Patterns

Pattern 1: Totals Without Grouping

When you need totals but no grouping column:

// Option A: Select only needed columns, sum client-side
const totalsData = await new Query()
  .select(['Transactions', 'Total Amount (USD)'])
  .fetch('dataset');
const totalTransactions = totalsData.reduce((sum, row) => sum + (row.Transactions || 0), 0);
const totalVolume = totalsData.reduce((sum, row) => sum + (row['Total Amount (USD)'] || 0), 0);

// Option B: Use a constant grouping column (if dataset has one)
// Not always possible, but more efficient if available

Pattern 2: Counts with Filters

// ✅ CORRECT - Only fetch the column needed for counting
const kycData = await new Query()
  .select(['KYC Status'])
  .fetch('dataset');
const approvedCount = kycData.filter(row => row['KYC Status'] === 'APPROVED').length;

// Better if possible: Use server-side count aggregation
// (See Query API limitations below)

Pattern 3: Unique Values

// ✅ CORRECT - Only fetch the column needed
const statesData = await new Query()
  .select(['State'])
  .fetch('dataset');
const uniqueStates = new Set(statesData.map(row => row.State)).size;

Query API Limitations

.aggregate() Doesn't Work

CRITICAL: The .aggregate() method shown in some documentation does not work in practice. It causes error: DA0057: An alias list was provided but it could not be parsed.

// ❌ DOES NOT WORK - Causes DA0057 error
const totals = await new Query()
  .aggregate({ 'Transactions': 'sum', 'Total Amount (USD)': 'sum' })
  .fetch('dataset');

// ✅ WORKAROUND - Use .groupBy() with a grouping column
const totals = await new Query()
  .groupBy('some_column', { 'Transactions': 'sum', 'Total Amount (USD)': 'sum' })
  .fetch('dataset');

// ✅ ALTERNATIVE - Select columns and aggregate client-side
const totals = await new Query()
  .select(['Transactions', 'Total Amount (USD)'])
  .fetch('dataset');
// Then sum client-side

.groupBy() Requires a Grouping Column

You cannot use .groupBy() with only aggregations - you must provide a grouping column:

// ❌ DOES NOT WORK - No grouping column
.groupBy({ 'Transactions': 'sum' })

// ✅ WORKS - Has grouping column
.groupBy('region', { 'Transactions': 'sum' })

// ✅ WORKS - Multiple groupBy calls
.groupBy('region')
.groupBy({ 'Transactions': 'sum' })

Performance Monitoring

Always check:

  1. Network tab - How much data is being transferred?
  2. Console - Any warnings about large queries?
  3. Response times - Are queries taking too long?

If a query is slow or returns too much data:

  • Reduce columns selected
  • Add filters to reduce rows
  • Use server-side aggregation instead of client-side
  • Consider pagination for large result sets

平台分布

Codex

37.48%
按下载量换算142

Claude

28.82%
按下载量换算110

Cursor

17.65%
按下载量换算67

Gemini CLI

9.24%
按下载量换算35

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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