performance-profiler
Analyser les performances du code et trouver des opportunités d'optimisation
こちらからも入手できます: CrazyDubya
Un code lent gaspille des ressources de calcul et frustre les utilisateurs. Cette compétence identifie les algorithmes inefficaces, les fuites mémoire et les requêtes N+1, puis fournit des corrections spécifiques avec les gains de performance attendus.
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オンにして利用開始
テストする
「performance-profiler」を使用しています。 Analysez cette fonction de recherche JavaScript pour les performances
期待される結果:
- Complexité O(n²) détectée à partir de boucles imbriquées
- Estimation des performances actuelles : 850ms pour 1000 éléments
- Recommandation : Utilisez Map pour des recherches O(1)
- Amélioration attendue : 99% plus rapide à ~8ms pour 1000 éléments
「performance-profiler」を使用しています。 Examinez ce composant React pour les problèmes de re-rendu
期待される結果:
- Le composant est re-rendu à chaque changement d'état du parent
- Enveloppe React.memo manquante
- Un calcul coûteux s'exécute à chaque rendu
- Recommandation : Ajoutez useMemo pour expensiveCalculation, enveloppez avec React.memo
「performance-profiler」を使用しています。 Vérifiez mon bundle pour les grandes dépendances
期待される結果:
- lodash : 71KB gzippé - importez uniquement les fonctions nécessaires
- moment : 68KB gzippé - remplacez par date-fns ou day.js
- Économies totales potentielles : 120KB
セキュリティ監査
安全This is a pure prompt-based skill containing only markdown documentation with code examples. All flagged patterns are documentation snippets showing performance anti-patterns and fixes, not executable code. No actual security risks exist.
リスク要因
🌐 ネットワークアクセス (1)
⚙️ 外部コマンド (16)
📁 ファイルシステムへのアクセス (2)
品質スコア
作れるもの
Corriger les composants React lents
Identifier les re-rendus inutiles et appliquer des stratégies de mémoïsation pour améliorer les performances React.
Optimiser les requêtes de base de données
Détecter les problèmes de requêtes N+1 et suggérer des stratégies de chargement anticipé ou de jointure pour réduire les appels à la base de données.
Réduire la taille du bundle JavaScript
Trouver les grandes dépendances comme lodash ou moment et suggérer des alternatives plus légères ou le tree shaking.
これらのプロンプトを試す
Analysez ce code pour détecter les problèmes de performance et suggérez des améliorations.
Examinez les algorithmes dans ce code. Trouvez tous les modèles O(n²) ou pires et suggérez des alternatives O(n).
Analysez ce composant React pour détecter les re-rendus inutiles, la mémoïsation manquante et les fuites mémoire.
Fournissez une analyse complète des performances incluant l'efficacité des algorithmes, l'utilisation de la mémoire, l'impact sur le bundle et des optimisations spécifiques avec des exemples de code.
ベストプラクティス
- Profiler le code avant d'optimiser pour identifier les véritables goulots d'étranglement
- Se concentrer d'abord sur les zones à fort impact plutôt que sur les micro-optimisations
- Mesurer les améliorations de performance après la mise en œuvre des changements
回避
- Optimiser le code sans mesurer l'impact réel sur les performances
- Importer des bibliothèques entières lorsque seules des fonctions spécifiques sont nécessaires
- Ignorer les fuites mémoire provenant d'écouteurs d'événements ou de minuteries non nettoyés