关于 workers-profiling
用于分析已部署 Cloudflare Workers 和 Durable Objects 性能问题的技能，面向需要定位 CPU、延迟或内存开销的开发者。它指导采集和检查 pprof 性能数据，并据此提出最小代码修改。
主要功能
- 01识别 CPU、延迟及内存症状
- 02选择 CPU 或堆分析
- 03通过 cf CLI 采集性能数据
- 04检查 pprof 热点与源码位置
- 05提出可验证的最小优化
适用场景
- 01定位 Worker 中耗时较高的函数
- 02分析 Durable Object 的内存增长
- 03依据性能数据提出代码优化
- 04验证优化对指标的影响
安装
复制下面的命令，在终端中运行。
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npx skills add https:/安装后在 Claude Code 中输入/workers-profiling确认已加载。
详细介绍
Workers 性能分析
查找已部署代码中的高开销函数或内存分配，并提出优化方案。
获取文档
先阅读生产环境性能分析指南，了解 Workers 和 Durable Objects 的性能分析方式。
性能分析步骤
- 确认症状和受影响的工作负载：CPU 使用率、延迟、分配压力或内存增长。
- 与用户确认账户、Worker、环境和已部署版本。
- 对于 Durable Object，还要确认其所属 Worker、命名空间和实例。
- 根据当前指南中支持的类型及其含义，选择 CPU 或堆性能分析。
在可行的情况下，使用 cf CLI 捕获性能分析数据。如果用户要求使用 cf，请检查已安装版本的命令帮助和可用的架构。
如果无法使用 cf，可以询问用户是否要安装它。
性能分析 API 会返回 pprof 文件，你可以直接分析该文件，也可以使用 Go 的 pprof 实用工具等合适的工具进行分析。
检查证据
- 读取 pprof 文件并分析其中的热点
- 在证据充分时，将热点关联到函数和源代码位置；报告缺失的符号或源代码映射。
- 如果文件名和函数名指向生成的 JavaScript，可以建议用户启用源代码映射并重新进行性能分析。
优化
提出能够解决已发现问题、且有捕获数据支持的最小代码更改。
报告发现
返回简洁的报告，其中包括：
- 每项发现的证据：文件、函数、源代码位置，以及可用的指标和单位。
- 最小且可执行的更改，以及如何验证其效果。
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