Synthèse automatique
Cette compétence permet de cartographier les caractéristiques de charge d'un composant ou système, en analysant les flux de requêtes, les goulots d'étranglement et les besoins en ressources.
Points forts
- Identification systématique des goulots d'étranglement (N+1, collections non bornées, etc.)
- Estimation de la charge à plusieurs échelles (actuelle, 10x, 100x)
- Guide structuré en étapes pour une analyse reproductible
Limites
- Ne fournit pas de mesures réelles (basé sur l'analyse de code, pas de monitoring)
- Les estimations de charge restent spéculatives sans données de production
- Nécessite une bonne compréhension du code exploré
À utiliser lors de la revue d'un système pour planifier la mise à l'échelle ou avant de déployer des changements majeurs affectant les performances.
Ne pas utiliser pour des tests de charge réels ou pour des décisions de capacité immédiates nécessitant des benchmarks.
Analyse de sécurité
SûrThe skill only reads and explores code using Read, Grep, Glob, and Bash for analysis. It does not execute destructive commands, exfiltrate data, or disable safety measures. Bash usage is limited to code exploration, not arbitrary execution.
Aucun point d'attention détecté
Comment cette analyse est faiteExemples
Outline the load profile for the user authentication service in the auth/ directory.Map the load characteristics of the database access layer in src/db/.Outline load for the /api/orders endpoint and identify bottlenecks.name: outline-load description: Outline the load profile for a system or component — map traffic patterns, peak usage, data growth, and resource consumption over time. user_invocable: true argument-hint: <component or system path> allowed-tools: ["Read", "Grep", "Glob", "Bash"]
Outline Load Profile
Map the load characteristics of a component or system to understand its scaling behavior.
Arguments: $ARGUMENTS
Workflow
Step 1: Identify the Component
Read the target component from $ARGUMENTS. Explore its:
- Entry points (API endpoints, CLI commands, event handlers, scheduled jobs)
- Data stores it reads from and writes to
- External service calls
Step 2: Map Request Flow
For each entry point, trace the request path:
- Ingress: How does work arrive? (HTTP, queue, cron, user action)
- Processing: What computation happens? (CPU-bound, I/O-bound, memory-bound)
- Egress: Where do results go? (response, database write, file output, notification)
Step 3: Estimate Load Dimensions
For each flow, estimate:
| Dimension | Current | 10x | 100x | |-----------|---------|-----|------| | Requests/sec | | | | | Data per request | | | | | Total storage | | | | | Concurrent connections | | | | | Memory per request | | | |
Fill in what can be determined from code. Mark unknowns as ?.
Step 4: Identify Bottlenecks
Look for:
- Single-threaded paths: Synchronous processing that blocks
- Unbounded collections: Arrays/lists that grow with input size
- N+1 queries: Database/API calls inside loops
- Global state: Shared mutable state across requests
- Missing pagination: Queries without LIMIT/OFFSET
- Large file reads: Reading entire files into memory
Step 5: Output the Load Profile
## Load Profile: [Component]
**Entry Points**: [count] ([list])
**Processing Type**: [CPU-bound | I/O-bound | Memory-bound | Mixed]
**Current Load Estimate**:
[table from Step 3]
**Bottlenecks Identified**:
1. [file:line] — [description]
2. [file:line] — [description]
**Scaling Risks**:
- [risk 1]
- [risk 2]
**Recommendation**: [scale-ready | needs-work | redesign-required]
This feeds into /scale-review:evaluate for detailed analysis.
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/system-load-profile-outline-mma3jrru/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/system-load-profile-outline-mma3jrru' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/system-load-profile-outline-mma3jrru/download' --output '.skill-downloads/system-load-profile-outline-mma3jrru/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/system-load-profile-outline-mma3jrru/SKILL.md.part' '.skill-downloads/system-load-profile-outline-mma3jrru/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.
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/system-load-profile-outline-mma3jrru/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/system-load-profile-outline-mma3jrru/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/outline-load' && cp -R '.skill-downloads/system-load-profile-outline-mma3jrru' '.claude/skills/outline-load'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/system-load-profile-outline-mma3jrru'openskills read 'system-load-profile-outline-mma3jrru'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/system-load-profile-outline-mma3jrru/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.
Comparaison de performances ClickHouse
Testing
Évaluez les résultats de tests de performance ClickHouse, analysez les régressions de PR, comparez avec l'historique et vérifiez la fiabilité des mesures.
Analyse des rapports de performance CI
Testing
Analyse les rapports de comparaison de performance CI pour une PR ClickHouse. Recoupe l'historique master pour distinguer les vraies régressions des tests instables.
Méthode Santa
Testing
Vérification adversarial multi-agents avec deux réviseurs indépendants. La sortie est vérifiée deux fois et corrigée itérativement jusqu'à ce que les deux acceptent avant publication.