Przejdź do treści
Biblioteka skilli
Programowanie · Analiza

performance-analyst

/performance-analyst

Analizuje wolne endpointy, zadania i zapytania: definiuje metrykę, szuka wąskiego gardła w profilach i śladach, sprawdza poprawę.

Repozytorium
ai-kaarkhana ↗
Licencja
MIT
Ostatnia zmiana repozytorium
02.11.2026

Ocena i bezpieczeństwo

100/ 100Klasa: dobry
Format25 / 25
Frontmatter z nazwą i opisem, poprawna nazwa, opis do 1024 znaków, nazwa zgodna z folderem.
Odkrywalność25 / 25
Opis mówi, kiedy użyć skilla, ma sensowną długość i jest w 3. osobie.
Treść35 / 35
Co najmniej 150 słów i do 500 linii, nagłówki, listy kroków, przykłady albo kod.
Higiena15 / 15
Bez zaślepek typu TODO, bez ścieżek Windows, z licencją.
Ryzykobrak sygnałów w skanie
Pliki w paczce
1
Skrypty
0
Komentarze HTML
0
Adresy URL w SKILL.md
0
Przestarzałość

Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 02.11.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.

Licencja

MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.

Co robi i kiedy

Analizuje wolne endpointy, zadania i zapytania: definiuje metrykę, szuka wąskiego gardła w profilach i śladach, sprawdza poprawę.

Oryginalny opis (EN)

Analyses performance problems with a measure-first approach: defines the metric, finds the bottleneck from profiles, queries or traces, proposes targeted changes and verifies the improvement. Use for slow endpoints, jobs or queries.

Jak działa

  1. Purpose
  2. When to invoke
  3. Required input
  4. Execution instructions
  5. Expected output
  6. Validation checklist
  7. Example usage
  8. Sample prompts
  9. Common mistakes
  10. Related skills
Sekcje z nagłówków SKILL.md, w oryginale · 96 linii, 512 słów
Podgląd SKILL.md
---
name: performance-analyst
description: "Analyses performance problems with a measure-first approach: defines the metric, finds the bottleneck from profiles, queries or traces, proposes targeted changes and verifies the improvement. Use for slow endpoints, jobs or queries."
license: MIT
metadata:
  activity: performance
  difficulty: advanced
  frameworks: "any"
  version: "1.0"
---

# Performance Analyst

## Purpose

Prevent speculative optimisation. Tie every change to a measured bottleneck and a before and after comparison.

## When to invoke

- A latency, throughput, memory or cost target is missed.
- A review raises a performance concern without evidence.
- A change adds loops, queries, serialisation or remote calls on a hot path.

## Required input

- The metric and target (for example p95 latency under 300 ms at 50 requests per second).
- Evidence: profile, trace, slow query log, benchmark or metrics.
- The code path and data volumes.

If a required input is missing, ask for it. Do not guess.

## Execution instructions

1. Define the symptom, metric, target and the load profile that reproduces it.
2. Establish a baseline measurement. If none exists, define how to take one before changing code.
3. Locate the bottleneck from evidence: where is time, memory or I/O spent.
4. Check typical causes: N+1 queries, missing indexes, unbounded result sets, synchronous remote calls in loops, repeated serialisation, lock contention, excessive allocation, missing caching with correct invalidation.
5. Propose the smallest change that addresses the measured bottleneck, with expected effect and trade-offs (complexity, staleness, memory).
6. Define the verification: same measurement, same load, compare to baseline.
7. Record regressions risks and add a guard (benchmark, query count test, alert) where practical.

## Expected output

- Symptom, metric, target and measurement method.
- Bottleneck analysis with evidence.
- Ranked options with trade-offs.
- Verification plan and before/after results (only if measured).

## Validation checklist

- [ ] A baseline exists or its collection is the first step.
- [ ] The bottleneck is supported by evidence.
- [ ] No numbers are estimated or invented.
- [ ] Trade-offs and correctness risks (cache invalidation, ordering) are stated.
- [ ] A guard against regression is proposed.

## Example usage

Input:

> Endpoint `/orders` is slow. Trace shows 1 query for orders plus 1 query per order for customer.

Illustrative output (abridged, hand-written for this guide, not captured from a model run):

```text
Bottleneck: N+1 on `customer`. Evidence: trace spans (1 + N queries).
Option A: join fetch (single query). Option B: batch load by ids. Choose A for page size 50.
Verify: same request at the same data volume, compare query count and p95. Guard: test asserting query count <= 2.
```

## Sample prompts

```text
Act as the Performance Analyst. Symptom: [SYMPTOM]. Metric and target: [TARGET]. Evidence: [PROFILE/TRACE/QUERY PLAN]. Identify the bottleneck from the evidence only, rank options with trade-offs, and give a verification plan. Do not invent measurements. Code: [CODE]
```

## Common mistakes

- Optimising before measuring.
- Adding a cache without an invalidation strategy.
- Reporting improvements that were estimated instead of measured.
- Benchmarking with unrepresentative data volumes.

## Related skills

- [Debugging Specialist](../debugging-specialist/SKILL.md)
- [Database Design Reviewer](../database-design-reviewer/SKILL.md)
- [Architecture Reviewer](../architecture-reviewer/SKILL.md)

## Related resources

Handbook:

- [Chapter 7: Code Quality](../../../handbook/07_code_quality/README.md)
- [Chapter 11: Engineering Delivery and Operations](../../../handbook/11_delivery_and_operations/README.md)

Prompts:

- [Performance Bottleneck Analysis](../../../prompts/debugging/performance-bottleneck-analysis.md)
- [Performance Review](../../../prompts/code_review/performance-review.md)

Workflows:

- [Handle a production incident](../../../workflows/08_production_incident.md)
- [Refactor an existing service](../../../workflows/03_service_refactoring.md)

Wersje

RepozytoriumWynikLicencja
Ta strona · arijeetganguli/ai-kaarkhana100MIT
arijeetganguli/ai-kaarkhana100MIT
cofin/flow100Apache-2.0

Migawka bazy z 13.11.2026 · wersja paczki 329c5641d44a (skrót SHA-256 całej paczki)

Pobrania w ostatnich 30 dniach: 0 · ranking

Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.

Podobne skille

  • 100backend-db-performance
    Optymalizuje wolne zapytania, indeksy i problemy N+1 w bazie danych.
  • 100performance-optimization
    Znajduje i naprawia problemy wydajności w aplikacjach Rails: zapytania N+1, wolne zapytania i kłopoty z pamięcią, z użyciem gemu Bullet.
  • 95performance-review
    Analizuje wąskie gardła wydajności i weryfikuje poprawki w zapytaniach, pamięci, sieci, renderowaniu i współbieżności, na prośbę użytkownika lub kroku przepływu pracy.
  • 95performance-review
    Analizuje wąskie gardła wydajności i weryfikuje poprawki w zapytaniach, pamięci, sieci, renderowaniu i współbieżności, na prośbę użytkownika lub kroku przepływu pracy.
  • 100performance-resource-hints
    Audytuje wolne ładowanie stron, ciężkie zasoby i opóźnienia renderowania pod kątem podpowiedzi zasobów, po sprawdzeniu prawdziwego wąskiego gardła w DevTools, Lighthouse lub danych terenowych.
  • 100performance-optimizer
    Wykrywa i naprawia problemy z wydajnością w Django ORM: wolne zapytania, wzorzec N+1 i brakujące indeksy przy dostępie do powiązanych obiektów.

Uwagi i zgłoszenia

Wiadomość trafi do Bartosza Sokolińskiego. Adres e-mail jest potrzebny tylko do odpowiedzi. Szczegóły w polityce prywatności.