chore: import zh skill application-performance-performance-optimization

README.wehub.md

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+# WeHub 来源说明
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+- Skill 名称：`application-performance-performance-optimization`
+- 中文类目：端到端性能分析与压测
+- 上游仓库：`sickn33__antigravity-awesome-skills`
+- 上游路径：`plugins/antigravity-awesome-skills-claude/skills/application-performance-performance-optimization/SKILL.md`
+- 上游链接：https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/blob/HEAD/plugins/antigravity-awesome-skills-claude/skills/application-performance-performance-optimization/SKILL.md
+- 本仓库为 WeHub 中文 Skill 汉化包，基于 skill 市场筛选 Top200 清单整理
+- 原作者、版权和许可证信息以上游仓库为准

SKILL.md

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+name: application-performance-performance-optimization
+description: "通过性能分析、可观测性以及前后端调优，优化端到端应用性能。在需要协调全栈性能优化时使用。"
+risk: unknown
+source: community
+date_added: "2026-02-27"
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+使用专门的性能与优化智能体，端到端地优化应用性能：
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+[扩展思考：该工作流在整个应用技术栈上编排了一个全面的性能优化流程。从深入性能分析与基线建立开始，工作流依次推进到每个系统层的定向优化，通过负载测试验证改进效果，并建立持续监控以维持性能。每个阶段都建立在前一阶段洞察的基础之上，形成一套数据驱动的优化策略，解决真实的瓶颈问题而非理论改进。工作流强调现代可观测性实践、以用户为中心的性能指标以及高性价比的优化策略。]
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+## 使用此技能的时机
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+- 协调后端、前端和基础设施层面的性能优化
+- 建立基线并进行分析，以识别瓶颈
+- 设计负载测试、性能预算或容量规划
+- 为性能和可靠性目标构建可观测性
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+## 请勿使用此技能的时机
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+- 任务只是小型局部修复，没有更广泛的性能目标
+- 无法获取指标、链路追踪或性能分析数据
+- 请求与性能或可扩展性无关
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+## 操作说明
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+1. 确认性能目标、约束条件和目标指标。
+2. 通过性能分析、链路追踪和真实用户数据建立基线。
+3. 跨技术栈分阶段执行优化，确保每次优化都有可衡量的效果。
+4. 验证改进效果，并设置防护措施以防止性能回退。
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+## 安全注意事项
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+- 未经审批和防护措施，请勿对生产环境进行负载测试。
+- 逐步推广性能变更，并准备好回滚方案。
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+## 第一阶段：性能分析与基线建立
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+### 1. 全面性能分析
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+- 使用 Task 工具，subagent_type="performance-engineer"
+- 提示词：针对 "$ARGUMENTS" 进行全面的应用性能分析。生成 CPU 使用率的火焰图、内存分析的堆转储、I/O 操作追踪，并识别热路径。如果可用，使用 DataDog 或 New Relic 等 APM 工具。包括数据库查询分析、API 响应时间和前端渲染指标。为所有关键用户旅程建立性能基线。
+- 上下文：初始性能调研
+- 输出：详细的性能分析报告，包含火焰图、内存分析、瓶颈识别、基线指标
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+### 2. 可观测性栈评估
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+- 使用 Task 工具，subagent_type="observability-engineer"
+- 提示词：评估 "$ARGUMENTS" 的当前可观测性设置。审查现有监控、基于 OpenTelemetry 的分布式链路追踪、日志聚合和指标采集。识别可见性缺口、缺失的指标以及需要更好埋点的领域。推荐 APM 工具集成以及面向关键业务操作的自定义指标。
+- 上下文：来自步骤 1 的性能分析
+- 输出：可观测性评估报告、埋点缺口、监控建议
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+### 3. 用户体验分析
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+- 使用 Task 工具，subagent_type="performance-engineer"
+- 提示词：分析 "$ARGUMENTS" 的用户体验指标。测量核心网页指标（LCP、FID、CLS）、页面加载时间、可交互时间以及感知性能。如果可用，使用真实用户监控（RUM）数据。识别性能较差的用户旅程及其业务影响。
+- 上下文：来自步骤 1 的性能基线
+- 输出：用户体验性能报告、核心网页指标分析、用户影响评估
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+## 第二阶段：数据库与后端优化
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+### 4. 数据库性能优化
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+- 使用 Task 工具，subagent_type="database-cloud-optimization::database-optimizer"
+- 提示词：基于分析数据 {context_from_phase_1}，优化 "$ARGUMENTS" 的数据库性能。分析慢查询日志，创建缺失的索引，优化执行计划，使用 Redis/Memcached 实现查询结果缓存。审查连接池、预编译语句和批量处理机会。必要时考虑只读副本和数据库分片。
+- 上下文：来自第一阶段的性能瓶颈
+- 输出：优化后的查询、新索引、缓存策略、连接池配置
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+### 5. 后端代码与 API 优化
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+- 使用 Task 工具，subagent_type="backend-development::backend-architect"
+- 提示词：针对瓶颈 {context_from_phase_1}，优化 "$ARGUMENTS" 的后端服务。实现高效的算法，添加应用层缓存，优化 N+1 查询，有效使用 async/await 模式。实现分页、响应压缩、GraphQL 查询优化和批量 API 操作。添加断路器与隔离舱壁以提高弹性。
+- 上下文：来自步骤 4 的数据库优化、第一阶段的性能分析数据
+- 输出：优化后的后端代码、缓存实现、API 改进、弹性模式
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+### 6. 微服务与分布式系统优化
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+- 使用 Task 工具，subagent_type="performance-engineer"
+- 提示词：优化 "$ARGUMENTS" 的分布式系统性能。分析服务间通信，实现服务网格优化，优化消息队列性能（Kafka/RabbitMQ），减少网络跳转。实现分布式缓存策略，优化序列化/反序列化。
+- 上下文：来自步骤 5 的后端优化
+- 输出：服务通信改进、消息队列优化、分布式缓存配置
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+## 第三阶段：前端与 CDN 优化
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+### 7. 前端打包与加载优化
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+- 使用 Task 工具，subagent_type="frontend-developer"
+- 提示词：针对核心网页指标 {context_from_phase_1}，优化 "$ARGUMENTS" 的前端性能。实现代码分割、摇树优化、懒加载和动态导入。通过 webpack/rollup 分析优化打包体积。实现资源提示（prefetch、preconnect、preload）。优化关键渲染路径，消除阻塞渲染的资源。
+- 上下文：来自第一阶段的用户体验分析、来自第二阶段的后端优化
+- 输出：优化后的打包、懒加载实现、改进的核心网页指标
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+### 8. CDN 与边缘优化
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+- 使用 Task 工具，subagent_type="cloud-infrastructure::cloud-architect"
+- 提示词：优化 "$ARGUMENTS" 的 CDN 和边缘性能。配置 CloudFlare/CloudFront 以实现最佳缓存，为动态内容实现边缘函数，使用响应式图片以及 WebP/AVIF 格式进行图片优化。配置 HTTP/2 和 HTTP/3，实现 Brotli 压缩。为全球用户设置地理分布。
+- 上下文：来自步骤 7 的前端优化
+- 输出：CDN 配置、边缘缓存规则、压缩配置、地理优化
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+### 9. 移动端与渐进式 Web 应用优化
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+- 使用 Task 工具，subagent_type="frontend-mobile-development::mobile-developer"
+- 提示词：优化 "$ARGUMENTS" 的移动端体验。实现 Service Worker 以支持离线功能，通过自适应加载优化弱网环境。减少移动端 CPU 上的 JavaScript 执行时间。为长列表实现虚拟滚动。优化触控响应和流畅动画。如果适用，考虑 React Native/Flutter 的特定优化。
+- 上下文：来自步骤 7-8 的前端优化
+- 输出：移动端优化代码、PWA 实现、离线功能
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+## 第四阶段：负载测试与验证
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+### 10. 全面负载测试
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+- 使用 Task 工具，subagent_type="performance-engineer"
+- 提示词：使用 k6/Gatling/Artillery 对 "$ARGUMENTS" 进行全面负载测试。基于生产流量模式设计真实的负载场景。测试正常负载、峰值负载和压力场景。如果适用，包括 API 测试、基于浏览器的测试和 WebSocket 测试。在不同负载水平下测量响应时间、吞吐量、错误率和资源利用率。
+- 上下文：来自第一至第三阶段的所有优化
+- 输出：负载测试结果、负载下的性能表现、崩溃点、可扩展性分析
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+### 11. 性能回归测试
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+- 使用 Task 工具，subagent_type="performance-testing-review::test-automator"
+- 提示词：为 "$ARGUMENTS" 创建自动化性能回归测试。为关键指标设置性能预算，使用 GitHub Actions 或类似工具集成到 CI/CD 流水线。创建前端 Lighthouse CI 测试、基于 Artillery 的 API 性能测试以及数据库性能基准测试。实现针对性能回退的自动回滚触发器。
+- 上下文：来自步骤 10 的负载测试结果、第一阶段的基础指标
+- 输出：性能测试套件、CI/CD 集成、回归预防系统
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+## 第五阶段：监控与持续优化
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+### 12. 生产监控搭建
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+- 使用 Task 工具，subagent_type="observability-engineer"
+- 提示词：为 "$ARGUMENTS" 实施生产性能监控。使用 DataDog/New Relic/Dynatrace 搭建 APM，配置基于 OpenTelemetry 的分布式链路追踪，实现自定义业务指标。为关键指标创建 Grafana 仪表板，为性能退化设置 PagerDuty 告警。为关键服务定义 SLI/SLO 及错误预算。
+- 上下文：来自所有先前阶段的性能改进
+- 输出：监控仪表板、告警规则、SLI/SLO 定义、Runbook
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+### 13. 持续性能优化
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+- 使用 Task 工具，subagent_type="performance-engineer"
+- 提示词：为 "$ARGUMENTS" 建立持续优化流程。创建性能预算跟踪，为性能变更实施 A/B 测试，在生产环境中搭建持续分析。记录优化待办事项列表，创建容量规划模型，并建立定期性能回顾周期。
+- 上下文：来自步骤 12 的监控搭建、所有先前的优化工作
+- 输出：性能预算跟踪、优化待办列表、容量规划、回顾流程
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+## 配置选项
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+- **performance_focus**："latency" | "throughput" | "cost" | "balanced"（默认值："balanced"）
+- **optimization_depth**："quick-wins" | "comprehensive" | "enterprise"（默认值："comprehensive"）
+- **tools_available**：["datadog", "newrelic", "prometheus", "grafana", "k6", "gatling"]
+- **budget_constraints**：为基础设施变更设置可接受的最大成本
+- **user_impact_tolerance**："zero-downtime" | "maintenance-window" | "gradual-rollout"
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+## 成功标准
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+- **响应时间**：关键端点 P50 < 200ms，P95 < 1s，P99 < 2s
+- **核心网页指标**：LCP < 2.5s，FID < 100ms，CLS < 0.1
+- **吞吐量**：支持当前峰值负载的 2 倍，且错误率 < 1%
+- **数据库性能**：查询 P95 < 100ms，无超过 1s 的查询
+- **资源利用率**：正常负载下 CPU < 70%，内存 < 80%
+- **成本效率**：每美元性能提升至少 30%
+- **监控覆盖率**：100% 的关键路径已埋点并配置告警
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+性能优化目标：$ARGUMENTS
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+## 限制说明
+- 仅当任务明确符合上述范围时使用此技能。
+- 请勿将输出视为环境特定验证、测试或专家评审的替代方案。
+- 如果缺少必需的输入、权限、安全边界或成功标准，请停止并向用户请求澄清。