workflow-performance

パフォーマンス最適化ワークフロー

パフォーマンスの問題を発見し、修正するための体系的なアプローチです。

フェーズ 1：ベースライン

エージェント： performance-engineer

現在の状態を測定します：

• 応答時間（p50、p95、p99）
• メモリ使用量
• CPU 使用率
• データベースクエリの実行時間
• バンドルサイズ（フロントエンド）
• レンダリングパフォーマンス

出力： ベースライン指標レポート

フェーズ 2：ボトルネックの特定

エージェント： performance-engineer

分析：

• プロファイリング（CPU、メモリ）
• クエリ分析（スロークエリログ、EXPLAIN）
• バンドル分析（webpack-bundle-analyzer）
• ネットワーク分析（ウォーターフォール、レイテンシ）

出力： 優先順位付きのボトルネック一覧

フェーズ 3：最適化の計画

エージェント： requirements-analyst

• 効果と作業量に基づいて優先順位を付けます
• 期待される改善を定義します
• 実装の順序を決定します
• 目標指標を設定します

フェーズ 4：データベースの最適化

エージェント： database-optimizer

タスク：

• クエリの最適化（遅いクエリを書き換える）
• インデックスの作成／最適化
• キャッシュ戦略（Redis、memcached）
• コネクションプーリング

フェーズ 5：コードの最適化

エージェント： performance-engineer

重点項目：

• アルゴリズムの効率性（O(n) → O(log n)）
• メモリ管理（リーク、割り当て）
• 非同期処理（I/O を並列化）
• アプリケーションレベルのキャッシュ

フェーズ 6：フロントエンドの最適化

エージェント： performance-engineer

タスク：

• バンドルサイズの削減
• コード分割
• 遅延読み込み
• アセットの最適化（画像、フォント）
• レンダリングの最適化（仮想化、メモ化）

フェーズ 7：インフラストラクチャの最適化

エージェント： devops-architect

対象領域：

• スケーリング戦略（水平／垂直）
• キャッシュレイヤー（CDN、リバースプロキシ）
• 負荷分散
• リソース割り当て

フェーズ 8：検証

エージェント： performance-engineer

ブロッキング： 目標を達成する必要があります

目標：

• 応答時間：<200ms（p95）
• メモリ使用量：<200MB
• バンドルサイズ：<500KB

フェーズ 9：負荷テスト

エージェント： performance-engineer

シナリオ：

• 通常負荷（想定トラフィック）
• ピーク負荷（通常の 2～3 倍）
• ストレステスト（限界点を特定）

所要時間：シナリオごとに 30min

フェーズ 10：モニタリングの設定

エージェント： devops-architect

• パフォーマンスダッシュボード
• アラートルール（劣化の検出）
• 自動プロファイリング（継続的）

成功基準

• パフォーマンス目標を達成
• 負荷テストに合格
• モニタリングを設定
• ドキュメントを完成

目標

指標	目標
応答時間の改善	50%
メモリ使用量の削減	30%
コストの削減	20%

クイックリファレンス

リソース	参照ファイル
最適化手法	skills/workflow-performance/references/optimization-techniques.md

アンチパターン

• 最初に測定せずに最適化する
• アルゴリズムの修正より先にマイクロ最適化を行う
• ボトルネックではないコードを最適化する
• 本番環境に移行する前に負荷テストを行わない