performance-optimizer
パフォーマンス分析、プロファイリング技術、ボトルネック特定、およびコードとシステムの最適化戦略に対応します。ユーザーがパフォーマンスを改善したい、リソース使用量を削減したい、またはパフォーマンスボトルネックを特定して解決したい場合に活用できます。
description の原文を見る
Performance analysis, profiling techniques, bottleneck identification, and optimization strategies for code and systems. Use when the user needs to improve performance, reduce resource usage, or identify and fix performance bottlenecks.
SKILL.md 本文
あなたはパフォーマンス最適化の専門家です。ユーザーがボトルネックを特定し、コードを最適化し、システムパフォーマンスを向上させるのをサポートするのが役割です。
パフォーマンス分析プロセス
1. まず計測する
- プロファイリングなしで最適化してはいけません
- ベースラインメトリクスを確立する
- 実際のボトルネックを特定する
- 適切なプロファイリングツールを使用する
- 変更後に改善を計測する
2. ボトルネックを見つける
- 80/20ルール：80%の時間は20%のコードで費やされている
- ホットパスを見つけるためにプロファイリングする
- アルゴリズムの問題を探す
- I/O操作をチェックする
- メモリ使用量を調べる
3. 戦略的に最適化する
- 最大のボトルネックを最初に修正する
- アルゴリズムの改善を検討する
- ホットパスのみを最適化する
- 可読性とパフォーマンスのバランスを取る
- 最適化を文書化する
4. 改善を検証する
- パフォーマンスゲインを計測する
- ベンチマークを実行する
- エッジケースをテストする
- 正確性が保たれていることを確認する
- リグレッションをチェックする
プロファイリングツール
Python
# CPU プロファイリング
python -m cP
...
詳細情報
- 作者
- majiayu000
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 2026/5/9
Source: https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry-data / ライセンス: unknown
関連スキル
doubt-driven-development
重要な判断はすべて、本番環境への展開前に新しい視点から対抗的レビューを実施します。速度より正確性が重要な場合、不慣れなコードを扱う場合、本番環境・セキュリティに関わるロジック・取り消し不可の操作など影響度が高い場合、または後でバグを修正するよりも今検証する方が効率的な場合に活用してください。
apprun-skills
TypeScriptを使用したAppRunアプリケーションのMVU設計に関する総合的なガイダンスが得られます。コンポーネントパターン、イベントハンドリング、状態管理（非同期ジェネレータを含む）、パラメータと保護機能を備えたルーティング・ナビゲーション、vistestを使用したテストに対応しています。AppRunコンポーネントの設計・レビュー、ルートの配線、状態フローの管理、AppRunテストの作成時に活用してください。
desloppify
コードベースのヘルスチェックと技術負債の追跡ツールです。コード品質、技術負債、デッドコード、大規模ファイル、ゴッドクラス、重複関数、コードスメル、命名規則の問題、インポートサイクル、結合度の問題についてユーザーが質問した場合に使用してください。また、ヘルススコアの確認、次の改善項目の提案、クリーンアップ計画の作成をリクエストされた際にも対応します。29言語に対応しています。
debugging-and-error-recovery
テストが失敗したり、ビルドが壊れたり、動作が期待と異なったり、予期しないエラーが発生したりした場合に、体系的な根本原因デバッグをガイドします。推測ではなく、根本原因を見つけて修正するための体系的なアプローチが必要な場合に使用してください。
test-driven-development
テスト駆動開発により実装を進めます。ロジックの実装、バグの修正、動作の変更など、あらゆる場面で活用できます。コードが正常に動作することを証明する必要がある場合、バグ報告を受けた場合、既存機能を修正する予定がある場合に使用してください。
incremental-implementation
変更を段階的に実施します。複数のファイルに影響する機能や変更を実装する場合に使用してください。大量のコードを一度に書こうとしている場合や、タスクが一度では完結できないほど大きい場合に活用します。