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Agent Skill · 前端设计

profiling-performance(分析性能)

profiling-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。

profiling-performance 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,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 9,526。

总安装 212周安装 9GitHub Stars 4下载 74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:profiling-performance(分析性能)
来源仓库:https://github.com/wesleysmits/agent-skills
仓库路径:skills/profiling-performance
安装命令:
npx skills add https://github.com/wesleysmits/agent-skills --skill profiling-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/wesleysmits/agent-skills --skill profiling-performance

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。

分析性能用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,提升开发效率。它适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中围绕仓库状态或代码变更进行整理。通过 npx skills add 命令从指定仓库安装,需结合原始 README 确认具体用法。

使用前应核实权限范围、维护状态,避免触发联网或文件读写操作。profiling-performance 属于前端设计类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/profiling-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/wesleysmits/agent-skills --skill profiling-per…;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

    它需要接触敏感数据,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

profiling-performance 怎么安装?

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

profiling-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。

profiling-performance 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

profiling-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。

profiling-performance 用的人多吗?

公开数据是累计安装 212 次,近一周安装 9 次,下载 74 次,GitHub 4 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。

profiling-performance 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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
profiling-performance

分析性能 · 本页

2124接触敏感数据未明确有提醒

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 Profiler Assistant

When to use this skill

  • User asks to run a performance audit
  • User mentions Lighthouse or Web Vitals
  • User wants to improve page load speed
  • User asks about LCP, FID, CLS, or INP
  • User wants to profile CPU or memory usage
  • User asks to optimize rendering performance

Workflow

  • Identify target URL or build to audit
  • Run Lighthouse audit
  • Collect Core Web Vitals metrics
  • Analyze bundle size
  • Profile runtime performance if needed
  • Generate optimization recommendations
  • Prioritize fixes by impact

Instructions

Step 1: Identify Audit Target

For deployed site:

# URL to audit
TARGET_URL="https://example.com"

For local development:

# Ensure dev server is running
npm run dev
TARGET_URL="http://localhost:3000"

For static build analysis:

npm run build
npx serve dist  # or out, build folder

Step 2: Run Lighthouse Audit

CLI audit:

npx lighthouse $TARGET_URL --output=json --output=html --output-path=./lighthouse-report

With specific categories:

npx lighthouse $TARGET_URL --only-categories=performance,accessibility,best-practices,seo --output=json

Mobile emulation (default):

npx lighthouse $TARGET_URL --preset=desktop  # For desktop metrics

Programmatic in Node.js:

import lighthouse from "lighthouse";
import * as chromeLauncher from "chrome-launcher";

const chrome = await chromeLauncher.launch({ chromeFlags: ["--headless"] });
const result = await lighthouse(url, { port: chrome.port });
console.log(result.lhr.categories.performance.score * 100);
await chrome.kill();

Step 3: Interpret Core Web Vitals

MetricGoodNeeds ImprovementPoor
LCP (Largest Contentful Paint)≤2.5s2.5s–4s>4s
INP (Interaction to Next Paint)≤200ms200ms–500ms>500ms
CLS (Cumulative Layout Shift)≤0.10.1–0.25>0.25
FCP (First Contentful Paint)≤1.8s1.8s–3s>3s
TTFB (Time to First Byte)≤800ms800ms–1.8s>1.8s

Step 4: Analyze Bundle Size

Next.js:

ANALYZE=true npm run build
# Or add to next.config.js:
# const withBundleAnalyzer = require('@next/bundle-analyzer')({ enabled: process.env.ANALYZE === 'true' });

Vite/Nuxt:

npx vite-bundle-visualizer
# Or
npx nuxi analyze

Generic webpack:

npx webpack-bundle-analyzer stats.json

Source map explorer:

npx source-map-explorer dist/**/*.js

Step 5: Profile Runtime Performance

Chrome DevTools Performance tab:

  1. Open DevTools → Performance
  2. Click Record
  3. Perform user actions
  4. Stop recording
  5. Analyze flame chart for long tasks

Measure in code:

// Performance marks
performance.mark("start-operation");
await heavyOperation();
performance.mark("end-operation");
performance.measure("operation", "start-operation", "end-operation");

const measures = performance.getEntriesByName("operation");
console.log(`Operation took ${measures[0].duration}ms`);

React Profiler:

import { Profiler } from "react";

<Profiler
  id="Component"
  onRender={(id, phase, actualDuration) => {
    console.log(`${id} ${phase} render: ${actualDuration}ms`);
  }}
>
  <Component />
</Profiler>;

Step 6: Generate Recommendations

Report template:

## Performance Audit Report

**URL**: https://example.com
**Date**: 2026-01-18
**Device**: Mobile (Moto G Power)

### Scores

| Category       | Score |
| -------------- | ----- |
| Performance    | 72    |
| Accessibility  | 95    |
| Best Practices | 92    |
| SEO            | 100   |

### Core Web Vitals

| Metric | Value | Status               |
| ------ | ----- | -------------------- |
| LCP    | 3.2s  | ⚠️ Needs Improvement |
| INP    | 150ms | ✅ Good              |
| CLS    | 0.05  | ✅ Good              |

### Top Issues

#### 1. Large Contentful Paint (3.2s)

**Impact**: High
**Cause**: Hero image not optimized
**Fix**:

- Add `priority` to Next.js Image
- Use responsive srcset
- Preload LCP image

#### 2. Render-blocking resources

**Impact**: Medium
**Cause**: 3 CSS files blocking render
**Fix**:

- Inline critical CSS
- Defer non-critical styles
- Use `media` attribute for print styles

#### 3. Unused JavaScript (245KB)

**Impact**: Medium
**Cause**: Large vendor bundle
**Fix**:

- Enable tree shaking
- Dynamic import heavy components
- Remove unused dependencies

Common Optimizations

Images

// Next.js - Use Image component with priority for LCP
import Image from "next/image";

<Image
  src="/hero.jpg"
  alt="Hero"
  width={1200}
  height={600}
  priority // Preloads LCP image
  sizes="(max-width: 768px) 100vw, 1200px"
/>;

Code Splitting

// React - Lazy load heavy components
import { lazy, Suspense } from "react";

const HeavyChart = lazy(() => import("./HeavyChart"));

<Suspense fallback={<Loading />}>
  <HeavyChart />
</Suspense>;
// Dynamic import for conditional features
const module = await import("./heavy-module");

Font Optimization

// Next.js - Use next/font
import { Inter } from "next/font/google";

const inter = Inter({ subsets: ["latin"], display: "swap" });
/* Self-hosted with font-display */
@font-face {
  font-family: "Custom";
  src: url("/fonts/custom.woff2") format("woff2");
  font-display: swap;
}

Preloading Critical Resources

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

<!-- Preconnect to CDN -->
<link rel="preconnect" href="https://cdn.example.com" />

<!-- DNS prefetch for third parties -->
<link rel="dns-prefetch" href="https://analytics.example.com" />

Reducing Layout Shift

/* Reserve space for images */
img {
  aspect-ratio: 16 / 9;
  width: 100%;
  height: auto;
}

/* Reserve space for ads/embeds */
.ad-slot {
  min-height: 250px;
}
// Always provide width/height
<Image width={800} height={450} ... />

Caching

// next.config.js - Cache static assets
module.exports = {
  async headers() {
    return [
      {
        source: "/_next/static/:path*",
        headers: [
          {
            key: "Cache-Control",
            value: "public, max-age=31536000, immutable",
          },
        ],
      },
    ];
  },
};

Validation

Before completing:

  • Lighthouse performance score ≥90
  • All Core Web Vitals in "Good" range
  • No render-blocking resources
  • Bundle size within budget
  • No layout shifts from loading content

Error Handling

  • Lighthouse fails to run: Ensure Chrome is installed and no conflicting flags.
  • Metrics vary wildly: Run multiple times and average; use --throttling.cpuSlowdownMultiplier.
  • Can't reproduce field data: Lab data differs from real users; use CrUX for field data.
  • Build analysis fails: Ensure source maps are generated (devtool: 'source-map').

Resources

平台分布

Codex

36.76%
按下载量换算27

Claude

27.59%
按下载量换算20

Cursor

19.43%
按下载量换算14

Gemini CLI

10.14%
按下载量换算8

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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