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performance-profiler

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github.com/alirezarezvani開発28.9k727 回インストール2 日前に更新
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performance-profiler について

Node.js、Python、Goのアプリケーションを扱うエンジニア向けの性能分析スキルです。CPU、メモリ、I/O、データベース、負荷の問題を調べ、最適化の前後で測定する手順を重視します。

主な機能

  1. 01CPUを分析しフレームグラフを生成
  2. 02メモリ使用量とリークを確認
  3. 03アプリのバンドルサイズを分析
  4. 04データベースクエリを最適化
  5. 05k6とArtilleryで負荷テスト
  6. 06最適化前後のベースラインを確立

活用シーン

  1. 01アプリの応答が遅い原因を特定
  2. 02増え続けるメモリ使用量を調査
  3. 03リリース前にP99レイテンシを確認
  4. 04公開前にトラフィック耐性をテスト

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/alirezarezvani/claude-skills --skill performance-profiler

インストール後、Claude Code で/performance-profilerを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

references/
optimization-playbook.md
profiling-recipes.md
scripts/
performance_profiler.py

詳細

パフォーマンスプロファイラー

ティア： 強力
カテゴリ： エンジニアリング
分野： パフォーマンスエンジニアリング

概要

Node.js、Python、Go アプリケーションの体系的なパフォーマンスプロファイリングを行います。CPU、メモリ、I/O のボトルネックを特定し、フレームグラフを生成し、バンドルサイズを分析し、データベースクエリを最適化し、メモリリークを検出し、k6 と Artillery で負荷テストを実行します。必ず実施前と実施後に測定します。

主な機能

  • CPU プロファイリング — Node.js のフレームグラフ、Python の py-spy、Go の pprof
  • メモリプロファイリング — ヒープスナップショット、リーク検出、GC の負荷
  • バンドル分析 — webpack-bundle-analyzer、Next.js バンドルアナライザー
  • データベース最適化 — EXPLAIN ANALYZE、スロークエリログ、N+1 検出
  • 負荷テスト — k6 スクリプト、Artillery シナリオ、段階的な負荷増加パターン
  • 実施前後の測定 — ベースラインを確立し、プロファイリング、最適化、検証を行います

使用するタイミング

  • アプリの動作が遅く、ボトルネックがどこにあるかわからない
  • リリース前に P99 レイテンシが SLA を超えている
  • メモリ使用量が時間の経過とともに増加している（リークの疑い）
  • 依存関係の追加後にバンドルサイズが増加した
  • トラフィックの急増に備える（リリース前の負荷テスト）
  • データベースクエリに 100ms 超かかっている

クイックスタート

# Analyze a project for performance risk indicators
python3 scripts/performance_profiler.py /path/to/project

# JSON output for CI integration
python3 scripts/performance_profiler.py /path/to/project --json

# Custom large-file threshold
python3 scripts/performance_profiler.py /path/to/project --large-file-threshold-kb 256

黄金律：まず測定する

# Establish baseline BEFORE any optimization
# Record: P50, P95, P99 latency | RPS | error rate | memory usage

# Wrong: "I think the N+1 query is slow, let me fix it"
# Right: Profile → confirm bottleneck → fix → measure again → verify improvement

Node.js プロファイリング

→ 詳細は references/profiling-recipes.md を参照してください

参考資料

  • references/profiling-recipes.md — Node.js/Python/Go のプロファイリングコマンド、フレームグラフの生成、ヒープスナップショット
  • references/optimization-playbook.md — 実施前後の測定テンプレート、すぐに効果が出る最適化チェックリスト（DB/Node/バンドル/API）、よくある落とし穴、ベストプラクティス

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