application-performance-performance-optimization
Anwendungsleistung Ende-zu-Ende optimieren
Langsame Anwendungen frustrieren Benutzer und beeinträchtigen Geschäftskennzahlen. Dieser Skill koordiniert umfassende Leistungsoptimierung in Ihrem gesamten Stack durch Profiling, Observability und gezielte Abstimmung.
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Tester
Utilisation de "application-performance-performance-optimization". Profile my API and find bottlenecks
Résultat attendu:
Leistungsprofil zeigt: 1) Datenbankabfragen durchschnittlich 450ms ohne Indizes auf user_id-Spalte, 2) N+1-Abfragen im Benutzerlisten-Endpunkt verursachen 2,3s Antwortzeit, 3) Speicherleck im Session-Handler wächst 50MB pro Stunde. Empfohlene Maßnahmen: Zusammengesetzten Index auf users-Tabelle hinzufügen, Query-Batching implementieren, Session-Cleanup im Middleware reparieren.
Utilisation de "application-performance-performance-optimization". Optimize frontend Core Web Vitals
Résultat attendu:
LCP von 3,8s auf 1,9s verbessert nach: Lazy Loading unterhalb der Falz liegender Bilder, Preloading von kritischem CSS, Serverseitiges Rendering für oberhalb der Falz liegende Inhalte. CLS von 0,22 auf 0,05 reduziert durch Hinzufügen expliziter Bildabmessungen und Reservieren von Platz für dynamische Inhalte. Bundle-Größe um 42% durch Code-Splitting reduziert.
Utilisation de "application-performance-performance-optimization". Set up load testing for checkout flow
Résultat attendu:
Lasttest-Ergebnisse: System verarbeitet 500 req/s mit P95=180ms, beginnt bei 800 req/s mit P95=1,2s zu degradieren, Fehlerrate übersteigt 1% bei 1000 req/s. Engpass identifiziert: Datenbank-Verbindungspool-Erschöpfung. Empfehlung: Pool auf 50 erhöhen, Read-Replicas hinzufügen, Request-Queuing für Spitzenverkehr implementieren.
Audit de sécurité
SûrAll static analysis findings are false positives. The skill is a legitimate performance optimization workflow that uses Task agents for profiling, database optimization, frontend tuning, and load testing. No dangerous patterns, external network calls, or security concerns detected.
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
E-Commerce-Leistungsverbesserung
Verbessern Sie Ladezeiten und Checkout-Konversion durch Optimierung von Frontend-Bundles, Datenbankabfragen und CDN-Caching für einen Online-Shop, der während Spitzenverkehr langsame Leistung aufweist.
SaaS-Plattform-Skalierung
Bereiten Sie eine B2B-Anwendung auf 10-faches Benutzerwachstum vor, indem Sie Leistungsbaselines etablieren, Monitoring implementieren und Backend-Services vor einem großen Produktlaunch optimieren.
Mobile App Backend-Optimierung
Reduzieren Sie API-Antwortzeiten und verbessern Sie die mobile Benutzererfahrung durch Optimierung der Backend-Services, Implementierung von Caching-Schichten und Konfiguration von Edge-Functions für globale Benutzer.
Essayez ces prompts
Profile die Leistung meines Node.js API-Endpunkts /api/users. Identifiziere die Top-3-Engpässe und gib spezifische Empfehlungen zur Reduzierung der P95-Latenz von 800ms auf unter 200ms.
Analysiere die Core Web Vitals meiner React-Anwendung. Der LCP beträgt 4,2s und CLS beträgt 0,25. Gib eine priorisierte Liste von Fixes, um LCP unter 2,5s und CLS unter 0,1 zu erreichen.
Meine PostgreSQL-Datenbank hat 15 langsame Abfragen, die über 2 Sekunden dauern. Überprüfe die Abfrage-Ausführungspläne, empfehle Indizes und schreibe ineffiziente Abfragen um. Inkludiere eine Caching-Strategie für häufig abgerufene Daten.
Koordiniere die Ende-zu-Ende-Optimierung für unsere SaaS-Plattform. Beginne mit umfassendem Profiling, dann optimiere Datenbankabfragen, implementiere Redis-Caching, reduziere Bundle-Größen, konfiguriere CDN und richte Monitoring-Dashboards ein. Ziel: 5-fachen aktuellen Verkehr mit P95 unter 500ms unterstützen.
Bonnes pratiques
- Etabliere immer Leistungsbaselines vor der Optimierung, um tatsächliche Verbesserungen zu messen
- Fokussiere dich auf benutzerzentrierte Metriken wie Core Web Vitals anstatt synthetischer Benchmarks
- Implementiere Leistungsbudgets in CI/CD, um zu verhindern, dass Regressionen die Produktion erreichen
Éviter
- Optimieren ohne Profiling - Engpässe erraten anstatt zu messen
- Lasttests in Produktion ohne Genehmigung und Rollback-Verfahren
- Vorzeitige Optimierung von Code-Pfaden, die die Benutzererfahrung nicht beeinflussen