SwiftUI パフォーマンス監査

クイックスタート

このスキルを使用して SwiftUI のパフォーマンス問題をコードレビューから診断し、コードレビューだけでは症状を説明できない場合はプロファイリング証拠をリクエストしてください。

ワークフロー

1. 症状を分類する：遅いレンダリング、カクカクのスクロール、高 CPU、メモリ増加、ハング、または過度なビュー更新。
2. コードが利用可能な場合、references/code-smells.md を使用してコードファースト（コード優先）レビューから開始します。
3. コードが利用できない場合、最小限の有用なスライスをリクエストします：ターゲットビュー、データフロー、再現手順、デプロイメント対象。
4. コードレビューが決定的でない場合、またはランタイム証拠が必要な場合、references/profiling-intake.md を使用してプロファイリングをガイドします。
5. references/report-template.md を使用して、可能性の高い原因、証拠、改善、検証ステップをまとめます。

1. インテーク

以下を収集します：

• ターゲットビューまたはフィーチャーコード。
• 症状と正確な再現手順。
• データフロー：@State、@Binding、環境の依存関係、および Observable モデル。
• 問題がデバイスまたはシミュレータで発生するかどうか、および Debug または Release で観察されたかどうか。

ユーザーに可能であれば問題を分類するよう依頼します：

• CPU スパイクまたはバッテリードレイン
• カクカクのスクロールまたはフレーム落下
• 高メモリまたは画像プレッシャー
• ハングまたは応答なしのインタラクション
• 過度または予期せず広いビュー更新

完全なプロファイリングインテークチェックリストについては、references/profiling-intake.md を参照してください。

2. コードファーストレビュー

以下に焦点を当てます：

• 広い監視または環境読み取りからの無効化ストーム。
• リストと ForEach での不安定なアイデンティティ。
• body またはビュービルダー内の重い派生作業。
• 複雑な階層、GeometryReader、または preference チェーンからのレイアウトスラッシュ。
• メインスレッド上での大きな画像デコードまたはリサイズ作業。
• 広く適用されるアニメーションまたはトランジション作業。

詳細なスメルカタログと修正ガイダンスについては、references/code-smells.md を使用してください。

以下を提供します：

• コード参照付きの可能性の高い根本原因。
• 推奨される修正とリファクタリング。
• 必要に応じて、最小限の再現またはインストルメンテーション提案。

3. ユーザーをプロファイリングにガイド

コードレビューが問題を説明しない場合、ランタイム証拠をリクエストします：

• トレースエクスポートまたは SwiftUI タイムラインおよび Time Profiler コールツリーのスクリーンショット。
• デバイス/OS/ビルド構成。
• プロファイリングされている正確なインタラクション。
• ユーザーが変更を比較している場合は、変更前後のメトリクス。

正確なチェックリストと収集手順については、references/profiling-intake.md を使用してください。

4. 分析と診断

• 証拠を最も可能性の高いカテゴリーにマップします：無効化、アイデンティティチャーン、レイアウトスラッシュ、メインスレッド作業、画像コスト、またはアニメーションコスト。
• 説明しやすさではなく、影響度によって問題を優先順位付けします。
• コードレベルの疑いとトレースに基づく証拠を区別します。
• プロファイリングがまだ不十分な場合と、不確実性を減らすためにどの追加証拠が必要かを指摘します。

5. 改善

ターゲット修正を適用します：

• 状態スコープを狭めて、広い監視ファンアウトを減らします。
• ForEach とリストのアイデンティティを安定させます。
• 重い作業を body から、入力から更新される派生状態、モデル層の事前計算、メモ化ヘルパー、またはバックグラウンド前処理に移動します。@State は、任意の計算用の ad hoc キャッシュとしてではなく、ビュー所有状態にのみ使用します。
• equatable() は、等値性が部分木の再計算より安くて、入力が真の値セマンティクスである場合にのみ使用します。
• レンダリング前に画像をダウンサンプリングします。
• レイアウトの複雑さを減らすか、可能な場合は固定サイジングを使用します。

例、Observation 固有のファンアウトガイダンス、および改善パターンについては、references/code-smells.md を参照してください。

6. 検証

ユーザーに同じキャプチャを再実行し、ベースラインメトリクスと比較するよう依頼します。 提供された場合は、デルタ（CPU、フレームドロップ、メモリピーク）をまとめます。

出力

以下を提供します：

• 短いメトリクステーブル（利用可能な場合は変更前後）。
• トップの問題（影響度順）。
• 推定努力を伴う提案修正。

最終監査をフォーマットする際は、references/report-template.md を使用します。

リファレンス

• プロファイリングインテークおよび収集チェックリスト：references/profiling-intake.md
• 一般的なコードスメルおよび改善パターン：references/code-smells.md
• 監査出力テンプレート：references/report-template.md
• ユーザーから提供された Apple ドキュメントおよび WWDC リソースを references/ に追加します。
• Instruments を使用した SwiftUI パフォーマンス最適化：references/optimizing-swiftui-performance-instruments.md
• SwiftUI パフォーマンスの理解と改善：references/understanding-improving-swiftui-performance.md
• アプリのハングの理解：references/understanding-hangs-in-your-app.md
• SwiftUI パフォーマンスの謎を解く（WWDC23）：references/demystify-swiftui-performance-wwdc23.md