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name: perf-ops description: "性能分析和优化编排器——诊断症状、分派分析到语言专家、管理前后对比。触发条件：performance、profiling、flamegraph、pprof、py-spy、clinic.js、memray、heaptrack、bundle size、webpack analyzer、load testing、k6、artillery、vegeta、locust、benchmark、hyperfine、criterion、slow query、EXPLAIN ANALYZE、N+1、caching、optimization、latency、throughput、p99、memory leak、CPU spike、bottleneck。" license: MIT allowed-tools: "Read Edit Write Bash Glob Grep Agent TaskCreate TaskUpdate" metadata: author: claude-mods related-skills: debug-ops, monitoring-ops, testing-ops, code-stats, postgres-ops

性能操作

跨语言性能分析和优化的编排器。内联分类症状，将分析分派给语言专家代理（后台），并通过确认管理优化。

架构

User describes performance issue or requests profiling
    |
    +---> T1: Diagnose (inline, fast)
    |       +---> Classify symptom (decision tree)
    |       +---> Detect language/runtime from project
    |       +---> Check installed profiling tools
    |       +---> Determine production vs development
    |       +---> Gather system baseline (CPU/mem/disk)
    |       +---> Present: diagnosis + recommended profiling approach
    |
    +---> T2: Profile (dispatch to language expert, background)
    |       +---> Select expert agent from routing table
    |       +---> Build perf-focused dispatch prompt
    |       +---> Expert runs profiler, collects data, interprets results
    |       +---> Returns: findings + bottleneck identification + suggestions
    |
    +---> T3: Optimize (dispatch to expert, foreground + confirm)
            +---> Expert proposes specific code changes
            +---> Preflight: what changes, expected impact, risks
            +---> User confirms
            +---> Apply changes
            +---> Re-benchmark for before/after delta

安全层级

T1：诊断 - 内联运行

无需代理。通过 Bash 直接执行获取即时结果。

| 操作 | 命令 | 用途 | |------|------|------| | CPU 基线 | top -l 1 / mpstat | 当前 CPU 使用率 | | 内存基线 | vm_stat / free -h | 内存压力 | | 磁盘 I/O | iostat | 磁盘瓶颈 | | 进程列表 | ps aux --sort=-%cpu | 高 CPU 进程 | | 网络 | ss -tuln / netstat | 连接状态 |

T2：分析 - 后台分派

| 语言 | 工具 | 命令 | |------|------|------| | Python | py-spy | py-spy record -o profile.svg -- python app.py | | Python | memray | memray run app.py | | Node.js | clinic.js | clinic doctor -- node app.js | | Go | pprof | go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/profile | | Rust | criterion | 内置基准测试框架 | | 通用 | hyperfine | hyperfine 'command1' 'command2' |

T3：优化 - 需确认

在应用更改前始终确认：

• 预期影响是什么？
• 有什么风险？
• 能否回滚？

症状分类决策树

症状是什么？
│
├─ 高 CPU 使用率
│  ├─ 持续高 → CPU 分析（火焰图）
│  └─ 间歇性尖峰 → 采样分析 + 时间关联
│
├─ 高内存使用
│  ├─ 持续增长 → 内存泄漏分析
│  └─ 突然尖峰 → 堆快照对比
│
├─ 慢响应时间
│  ├─ 所有请求都慢 → 系统级瓶颈
│  ├─ 特定端点慢 → 端点分析
│  └─ 随时间变慢 → 资源耗尽/泄漏
│
├─ 高延迟
│  ├─ 数据库查询 → EXPLAIN ANALYZE
│  ├─ 外部 API → 网络追踪
│  └─ 计算密集 → CPU 分析
│
└─ 吞吐量低
   ├─ 单线程瓶颈 → 并发/并行
   ├─ I/O 绑定 → 异步/连接池
   └─ 资源竞争 → 锁分析

数据库性能

-- 慢查询分析
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE email = 'test@example.com';

-- 缺失索引检测
SELECT schemaname, tablename, attname
FROM pg_stats
WHERE n_distinct > 100 AND tablename NOT LIKE 'pg_%';

附加资源

• ./references/flamegraph-guide.md - 火焰图解读指南
• ./references/load-testing.md - k6/Artillery 负载测试模式
• ./references/database-perf.md - 数据库性能优化
• ./references/frontend-perf.md - 前端性能（Core Web Vitals）