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/x-audit-perf

独立性能巡检 skill。不在 x-dev → x-verify → x-qa-gate 主流程内,由用户手动触发或在大里程碑后调用。 调子 agent 做全项目视角的性能审查:N² 嵌套、不必要循环、大对象拷贝、同步阻塞、数据库 N+1、缓存失效、不必要的 await。 触发:用户说"性能巡检"、"audit perf"、"看看有没有性能问题"、"perf review",或大版本发布前。

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x-dev-pipeline
1220 skills
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$ npx -y skills add KtKID/x-dev-pipeline --skill x-audit-perf --agent claude-code

How it fires

How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.

  • Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
  • You can call itInvoke it directly when you want it.
  • Slash command/x-audit-perf

Context preview

The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.

独立性能巡检 skill。不在 x-dev → x-verify → x-qa-gate 主流程内,由用户手动触发或在大里程碑后调用。 调子 agent 做全项目视角的性能审查:N² 嵌套、不必要循环、大对象拷贝、同步阻塞、数据库 N+1、缓存失效、不必要的 await。 触发:用户说"性能巡检"、"audit perf"、"看看有没有性能问题"、"perf review",或大版本发布前。

SKILL.md

x-audit-perf.SKILL.md
name: x-audit-perf
description: |
  独立性能巡检 skill。不在 x-dev → x-verify → x-qa-gate 主流程内,由用户手动触发或在大里程碑后调用。
  调子 agent 做全项目视角的性能审查:N² 嵌套、不必要循环、大对象拷贝、同步阻塞、数据库 N+1、缓存失效、不必要的 await。
  触发:用户说"性能巡检"、"audit perf"、"看看有没有性能问题"、"perf review",或大版本发布前。

x-audit-perf · 性能巡检

x-audit-perf 是独立巡检 skill,**不在 x-dev → x-verify → x-qa-gate 主流程内**。它由用户手动触发或大里程碑后调用,做全项目视角的性能审查。

为什么独立

性能问题通常需要**全局视角**才有意义——单个任务级别揪 N² 是过度工程,得看整个调用链;缓存失效要看跨服务流。塞进每个任务的 gate 是噪音,所以剥离出来。

流程

1. 用户触发(手动调用 / 大里程碑)。 2. dispatch 一个子 agent,prompt 包含本 SKILL.md 的检查清单 + 项目代码。 3. 子 agent 输出 audit-perf 报告。 4. 写到 `reports/audit/audit-perf-YYYYMMDD-HHmmss.md`。 5. 不自动触发 x-fix——由用户决定哪些问题进入 backlog。

子 agent dispatch

Agent({
  description: "Performance audit",
  subagent_type: "general-purpose",
  prompt: <本 SKILL.md 的"检查清单"段 + 项目代码 + 输出格式>
})

报告顶部必须填写 `Completed by model`。

检查清单

1. 算法复杂度

  • 嵌套循环:O(n²) 以上是否必要?能否用 hash / index 降到 O(n)?
  • 在循环内做 I/O / 重复扫描数据?
  • 排序 / 查找算法选择是否合理?

2. 数据结构使用

  • 用 list 做频繁查找(应该用 set / dict)?
  • 大对象拷贝(应传引用 / 用 slice)?
  • 频繁字符串拼接(应用 builder / join)?

3. I/O 模式

  • 同步阻塞 I/O 在异步上下文中?
  • 数据库 N+1(在循环里查数据库)?
  • 文件 / 网络请求未批量化?

4. 缓存与状态

  • 重复计算未缓存(纯函数 expensive call)?
  • 缓存失效策略缺失或过激进?
  • 内存泄漏(持有不必要的引用)?

5. 并发与并行

  • 不必要的 await / lock 串行化?
  • 临界区过大?
  • 能并行的串行执行了?

输出

写入 `reports/audit/audit-perf-YYYYMMDD-HHmmss.md`,模板见 `templates/audit-perf-template.md`。

不在范围

  • 单任务级别的 perf 审查(应在 x-qa-gate R2 boundary 里捎带 P1 即可)
  • 微优化(编译器能搞定的事)
  • 硬件相关(CPU 缓存、SIMD 等,不在 AI 评审范围)
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Ships withx-dev-pipeline

An auditable development workflow for AI coding agents: requirement contracts, implementation evidence, deterministic checks, and risk-matched review.

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Stats
12
Stars
0
Forks
Active
Maintenance
Python
Language
MIT
License
8d ago
Last commit
5mo ago
Created

Repo: KtKID/x-dev-pipeline

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