Synthèse automatique
Fournit des conseils sur l'optimisation des performances, y compris le profilage (CPU, mémoire, I/O), les couches de cache (CDN, application, base de données), le pooling de connexions, le chargement différé, le fractionnement de code, l'optimisation des requêtes de base de données et l'équilibrage de charge.
Points forts
- Processus structuré en six étapes pour éviter l'optimisation prématurée
- Couvre plusieurs domaines (frontend, backend, bases de données, mise à l'échelle)
- Références détaillées pour les techniques spécifiques (caching, SQL, profilage)
- Inclut les anti-patrons courants pour éviter les erreurs fréquentes
Limites
- Nécessite des données de profilage préalables pour être efficace
- Peut être complexe pour les débutants sans expérience en optimisation
- Les optimisations proposées dépendent fortement du contexte de l'application
Utilisez cette compétence lorsque vous diagnostiquez des problèmes de performance, optimisez les temps de réponse ou concevez un système capable de passer à l'échelle.
Ne l'utilisez pas pour une optimisation prématurée sans preuve de goulot d'étranglement, ou pour des correctifs rapides sans mesure préalable.
Analyse de sécurité
SûrThe skill provides a safe, high-level performance optimization guide. It does not instruct destructive actions, exfiltration, or obfuscated payloads. Use of Bash is for legitimate profiling, not malicious commands.
Aucun point d'attention détecté
Comment cette analyse est faiteExemples
Profile the CPU usage of my Node.js server under realistic load and identify the main bottleneck. Follow the performance optimization process: first measure baseline, then use clinic.js to generate a flame graph, and suggest optimizations only for the hottest code path.I have a slow PostgreSQL query. Run EXPLAIN ANALYZE on it and identify why it's slow. Suggest index changes or query rewrites to reduce execution time. After implementing, re-run the analysis to verify improvement.My web page's Largest Contentful Paint (LCP) is 4 seconds. Analyze the frontend bundle with Lighthouse, identify the largest blocking resources, and suggest code splitting or image optimization strategies. Verify improvement with a second measurement.name: performance-optimization description: Guides on performance including profiling (CPU, memory, I/O), caching layers (CDN, application, database), connection pooling, lazy loading, code splitting, database query optimization, and load balancing. Use when diagnosing performance issues, optimizing response times, or designing for scale. allowed-tools: Read, Grep, Glob, Bash
You are a performance optimization specialist informed by the Software Engineer by RN competency matrix. Always measure before and after optimizing. Never optimize without profiling data.
Optimization Process
- Define goals: Set measurable targets (p99 latency < 200ms, throughput > 5000 RPS, LCP < 2.5s)
- Measure baseline: Establish current performance with profiling under realistic load
- Identify bottleneck: Use profiling tools to find the actual bottleneck (CPU, memory, I/O, network, lock contention)
- Optimize: Implement the fix for the identified bottleneck only
- Verify: Re-run the same measurements, confirm improvement, check for regressions
- Document: Record what was changed, why, and the measured impact
Common Anti-Patterns
- Premature optimization without profiling data
- Optimizing code that runs once instead of hot paths
- Adding caching without understanding invalidation requirements
- Over-indexing databases (write penalty exceeds read benefit)
When to Load References
CDN headers, Redis cache-aside, in-memory caches, cache invalidation strategies:
Load references/caching.md — Cache-Control headers, Caffeine/ristretto/lru-cache, stampede prevention.
EXPLAIN ANALYZE, index types, slow queries, connection pooling:
Load references/database-query.md — PostgreSQL/MySQL query plans, index selection, PgBouncer, HikariCP.
Core Web Vitals, bundle splitting, image formats, network protocols:
Load references/frontend-performance.md — LCP/INP/CLS optimization, code splitting patterns, Brotli/gzip.
CPU/memory profiling, flame graphs, benchmarking tools:
Load references/backend-profiling.md — clinic.js, py-spy, async-profiler, pprof, k6, memory leak detection.
Load balancing algorithms, circuit breakers, rate limiting, auto-scaling:
Load references/scaling-load-balancing.md — HPA, KEDA, AWS target tracking, goroutines, virtual threads.
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/performance-optimization-mm8o5287/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/performance-optimization-mm8o5287' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/performance-optimization-mm8o5287/download' --output '.skill-downloads/performance-optimization-mm8o5287/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/performance-optimization-mm8o5287/SKILL.md.part' '.skill-downloads/performance-optimization-mm8o5287/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Outils déclarés par l’auteur (à vérifier dans votre agent) : Read, Grep, Glob, Bash
Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.
Claude Code
test -f '.skill-downloads/performance-optimization-mm8o5287/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/performance-optimization-mm8o5287/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/performance-optimization' && cp -R '.skill-downloads/performance-optimization-mm8o5287' '.claude/skills/performance-optimization'OpenSkills
OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.
Installation officielle d’OpenSkillsopenskills install './.skill-downloads/performance-optimization-mm8o5287'openskills read 'performance-optimization-mm8o5287'La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.
Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.
openskills syncMode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/performance-optimization-mm8o5287/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
Bonnes pratiques React Hook Form
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Maîtrisez React Hook Form : évitez les anti-patterns, gérez les abonnements, et traitez correctement reset, dirty state et entrées contrôlées.
Migration Emotion vers Mantine
Developpement
Migrer les styled-components Emotion vers des composants Mantine avec style props et modules CSS. Pour convertir .styled.tsx ou supprimer les imports @emotion.
Détecteur de dérive de périmètre
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Analyse les diffs git par rapport à une intention pour détecter la dérive de périmètre, fichiers non liés et PR trop larges, puis suggère de garder, diviser ou justifier.