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performance-profiling

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github.com/sickn33テスト・品質48.7k1.0k 回インストール今日更新
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performance-profiling について

Web サイトの性能測定と改善を支援するスキルです。ベースライン測定から検証までの手順と Lighthouse 監査スクリプトを備え、読み込み、実行時、メモリ、ネットワークを調べます。ラボのスコアだけでは実ユーザーの体験を示せません。

主な機能

  1. 01測定、特定、修正、検証の手順
  2. 02Lighthouse による性能監査
  3. 03バンドル、実行時、メモリ、ネットワークの分析
  4. 04症状に応じたボトルネックの特定

活用シーン

  1. 01許可されたサイトの読み込み性能を確認
  2. 02スクリプト実行や描画の遅延を調査
  3. 03バンドルサイズと重複コードを分析
  4. 04実ユーザーモニタリングでラボデータを補完

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/sickn33/agentic-awesome-skills --skill performance-profiling

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

同梱ファイルscripts/lighthouse_audit.py

詳細

パフォーマンスプロファイリング

測定し、分析し、最適化します。この順序で行ってください。

🔧 ランタイムスクリプト

このバンドル済みヘルパーは使用前にコードを確認し、許可された URL に対してのみ実行してください。Lighthouse はブラウザーを起動し、サードパーティーのリソースを読み込む場合があります。ラボスコアは実際のフィールドデータにおける Core Web Vitals を示すものではありません。このヘルパーは、コマンド/JSON の失敗とスコアを取得できない状態を個別に報告します。返されたエラーを確認し、取得できないカテゴリをスコア 0 として扱わないでください。

スクリプト目的使用方法
scripts/lighthouse_audit.pyLighthouse パフォーマンス監査python scripts/lighthouse_audit.py https://example.com

1. Core Web Vitals

目標値
指標良好不良測定対象
LCP< 2.5s> 4.0s読み込み
INP< 200ms> 500msインタラクティブ性
CLS< 0.1> 0.25安定性
測定するタイミング
ステージツール
開発ローカル Lighthouse
CI/CDLighthouse CI
本番環境RUM(リアルユーザーモニタリング)

2. プロファイリングのワークフロー

4 ステップのプロセス
1. BASELINE → Measure current state
2. IDENTIFY → Find the bottleneck
3. FIX → Make targeted change
4. VALIDATE → Confirm improvement
プロファイリングツールの選択
問題ツール
ページの読み込みLighthouse
バンドルサイズバンドルアナライザー
ランタイムDevTools Performance
メモリDevTools Memory
ネットワークDevTools Network

3. バンドル分析

確認する項目
問題指標
大きな依存関係バンドルの先頭
重複コード複数のチャンク
未使用コードカバレッジの低さ
分割の不足単一の大きなチャンク
最適化のアクション
発見事項アクション
大きなライブラリ必要なモジュールだけをインポートする
依存関係の重複重複を排除し、バージョンを更新する
メインに含まれるルートコード分割する
未使用のエクスポートツリーシェイキングする

4. ランタイムプロファイリング

Performance タブの分析
パターン意味
長いタスク(>50ms)UI をブロックしている
小さなタスクが多いバッチ処理の機会がある可能性
レイアウト/ペイントレンダリングのボトルネック
スクリプトJavaScript の実行
Memory タブの分析
パターン意味
ヒープの増加メモリリークの可能性
保持されるオブジェクトが大きい参照を確認する
切り離された DOMクリーンアップされていない

5. よくあるボトルネック

症状別
症状考えられる原因
初回読み込みが遅い大きな JS、レンダリングをブロックする処理
操作への反応が遅い重いイベントハンドラー
スクロール中にカクつくレイアウトの過剰な再計算
メモリが増加するメモリリーク、参照による保持

6. すぐに効果が出る施策の優先順位

優先度アクション影響
1圧縮を有効にする高
2画面外の画像を遅延読み込みする。LCP 画像は遅延読み込みしないワークロードによる
3ルートをコード分割する高
4静的アセットをキャッシュする中
5画像を最適化する中

7. アンチパターン

❌ しないこと✅ すること
問題を推測するまずプロファイリングする
細かな最適化を行う最大の問題を解決する
早すぎる最適化必要になったときに最適化する
実際のユーザーを無視するRUM データを使用する

覚えておいてください: 最速のコードとは、実行されないコードです。最適化する前に取り除きましょう。

使用するタイミング

このスキルは、概要に記載されたワークフローやアクションを実行する場合に適用できます。

制限事項

  • このスキルは、タスクが上記の範囲に明確に該当する場合にのみ使用してください。
  • 出力を、環境固有の検証、テスト、または専門家によるレビューの代わりとして扱わないでください。
  • 必要な入力、権限、安全上の境界、または成功基準が不足している場合は、作業を中断して確認を求めてください。

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