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performance-review
GitHub针对代码变更或仓库进行性能评审，分析算法复杂度、数据库查询及资源使用。通过信号扫描和规模评估识别性能瓶颈与风险，提供分页、缓存等优化建议，并规划基准测试以验证性能表现。
Trigger Scenarios
用户要求对代码变更、PR或分支进行性能评审
用户要求进行可扩展性评审
用户要求制定性能剖析或基准测试计划
用户要求评估延迟风险
Install
npx skills add franklioxygen/agent-workflows --skill performance-review -g -y
SKILL.md
Frontmatter
{
"name": "performance-review",
"description": "对代码变更、Pull Request、分支或工作区 diff 进行聚焦性能评审，关注算法复杂度、数据库查询模式、N+1 风险、分页、缓存、批处理、内存使用、同步 I\/O、延迟和负载行为；当 Codex 被要求做性能评审、可扩展性评审、性能剖析计划、基准测试计划或延迟风险评估时使用。"
}
性能评审
快速开始
- 当仓库路径或变更文件路径可用时，运行
scripts/performance_signal_scan.py <path>。 - 在输出发现前，先阅读 references/performance-review-checklist.md。
- 遵循 ../_shared/references/skill-operating-rules.md 中共享的安全、验证和范围规则。
- 关注热点路径、数据规模、请求速率和运维成本。
- 除非用户明确要求修复，否则保持只读。
评审流程
- 先明确预期规模：记录数、每秒请求数、并发度、负载大小、内存预算和延迟预算。
- 识别热点路径和高成本依赖：数据库、网络、文件系统、CPU、序列化、渲染、队列。
- 运行信号扫描：
python3 scripts/performance_signal_scan.py /path/to/repo-or-file
- 针对现实中的最坏输入，追踪循环、查询、API 调用和分配路径。
- 推荐验证方式：定向测试、性能剖析、explain plan、基准测试、压测或生产指标观察。
输出规则
- 每个发现都必须包含规模假设和成本机制。
- 区分“已经测量到的问题”和“合理推断的风险”。
- 优先给出具体缓解措施：加分页、批量调用、加索引、带失效机制的缓存、流式处理数据、避免重复工作。
- 如果没有发现问题，也要说明剩余风险，以及是否跳过了性能剖析或基准测试。
Version History
- 063f52c Current 2026-07-05 20:15
