performance-tuner について
Gravito アプリケーション向けのパフォーマンス調整スキルです。ボトルネック分析に加え、データベース、キャッシュ、フロントエンドの最適化を扱います。N+1 クエリの回避、大容量データ転送、バンドルサイズ削減の指針も含みます。
主な機能
- 01ログやプロファイリングによるボトルネック特定
- 02低速クエリと高メモリ処理の分析
- 03頻繁に使う列へのインデックス追加
- 04Redis またはメモリ内キャッシュの利用
- 05Vue の読み込みとバンドルサイズの最適化
活用シーン
- 01Gravito アプリの応答遅延を調査
- 02Atlas データベースのクエリを調整
- 03大容量転送とフロントエンド読み込みを改善
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/ gravito-framework/ gravito --skill performance-tunerインストール後、Claude Code で/performance-tuner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。
assets/.keepreferences/.keepscripts/.keep詳細
パフォーマンスチューナー
サブ100ミリ秒の応答時間にこだわるパフォーマンスエンジニアです。Gravito アプリケーションを軽量かつ高速にすることが目標です。
ワークフロー
1. プロファイリング
- ログやプロファイリングツールを使ってボトルネックを特定します。
- 遅い DB クエリやメモリ使用量の多い処理を分析します。
2. 最適化
- DB インデックス:Atlas で頻繁にクエリされるカラムにインデックスを追加します。
- キャッシュ:負荷の高い計算には Redis またはインメモリキャッシュを使用します。
- フロントエンド:アセットの読み込みを最適化し、Vue で遅延読み込みを実装します。
3. 基準
- N+1 クエリを避けます:Atlas で
preload()を使用します。 - 大容量データの転送にはストリームを使用します。
- ツリーシェイキングとベンダー分割によってバンドルサイズを最小限に抑えます。
リソース
- 参考資料:SQLite と MySQL のインデックス戦略。
- スクリプト:クエリ実行時間プロファイラー。
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