スキル optimizing-performance
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optimizing-performance
コンテンツリビジョン r1 安全 ⚡ スクリプトを含む⚙️ 外部コマンド🌐 ネットワークアクセス
アプリケーションパフォーマンスの最適化
遅いアプリケーションでは、フロントエンド、バックエンド、データベース、アルゴリズムの各層にわたってボトルネックが隠れていることがあります。このスキルは、プロファイリング、的を絞った修正、修正前後の測定をガイドします。
対応: Claude Codex Code(CC)
自分のエージェントでインストール
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
エージェントリクエスト
Review the Skillstore skill "optimizing-performance" from https://skillstore.io/skills/cloudai-x-optimizing-performance.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/cloudai-x-optimizing-performance/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
エージェントが読めるリソース
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
テストする
「optimizing-performance」を使用しています。 React ページのバンドルが大きく、初回読み込みが遅い。
期待される結果:
- 想定されるボトルネック: 広範なインポート、重いルートコンポーネント、最適化されていない画像。
- 推奨アクション: インポートを削減し、重いビューを分割し、画像フォーマットをテストする。
- 期待される証拠: 初期バンドルの縮小と LCP の改善。
「optimizing-performance」を使用しています。 高トラフィック時に API エンドポイントが遅い。
期待される結果:
- 想定されるボトルネック: 繰り返し実行されるクエリ、キャッシュレイヤーの不足、または同期的な長時間実行処理。
- 推奨アクション: クエリプランを確認し、制限付きキャッシュを追加し、高コストのジョブをキューに入れる。
- 期待される証拠: P95 レイテンシの低下と安定したエラー率。
「optimizing-performance」を使用しています。 チームが最適化の効果を証明する必要がある。
期待される結果:
- 変更前にベースラインを作成し、変更後に同じ測定を繰り返す。
- レイテンシ、Web Vitals、エラー率、リソース使用量を比較する。
- 改善内容を記録し、機能的な回帰がないことを確認する。
セキュリティ監査
安全v8 • 2026/7/6 バージョン別レポートを開く
All static findings are false positives in Markdown documentation examples. The reviewed file contains performance profiling guidance, sample optimization snippets, and SQL examples, with no evidence of prompt injection, malware intent, or data exfiltration.
1
スキャンされたファイル
223
解析済み行数
0
レビュー項目
0
誤検知を無視
リスク要因
⚡ スクリプトを含む (1)
⚙️ 外部コマンド (26)
SKILL.md:12-19 SKILL.md:19-26 SKILL.md:26-37 SKILL.md:37-54 SKILL.md:54-63 SKILL.md:63-66 SKILL.md:66-79 SKILL.md:79-82 SKILL.md:82-94 SKILL.md:94-99 SKILL.md:99-112 SKILL.md:112-115 SKILL.md:115-119 SKILL.md:119-123 SKILL.md:123-125 SKILL.md:125-131 SKILL.md:131-132 SKILL.md:132-136 SKILL.md:136-139 SKILL.md:139-151 SKILL.md:151-155 SKILL.md:155-177 SKILL.md:177-183 SKILL.md:183-189 SKILL.md:189-213 SKILL.md:213-220
🌐 ネットワークアクセス (1)
最新の完了済み静的・セマンティック監査では、確認済みのセキュリティ検出事項は見つかりませんでした。これは、スキルに副作用がないことを証明するものではありません。
監査者: codex 監査履歴を表示 →
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https://skillstore.io/skills/cloudai-x-optimizing-performance/audits/8?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdownバッジ
[](https://skillstore.io/skills/cloudai-x-optimizing-performance?utm_source=security_passport_badge)HTMLバッジ
<a href="https://skillstore.io/skills/cloudai-x-optimizing-performance?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/cloudai-x-optimizing-performance/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>埋め込みカード
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/cloudai-x-optimizing-performance.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>学術引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA形式の引用
CloudAI-X. (2026). optimizing-performance security audit report (audit version 8) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/cloudai-x-optimizing-performance/audits/8BibTeX形式の引用
@techreport{cloudai-x-cloudai-x-optimizing-performance-2026,
author = {CloudAI-X},
title = {optimizing-performance security audit report (audit version 8)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {8},
url = {https://skillstore.io/skills/cloudai-x-optimizing-performance/audits/8},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "optimizing-performance security audit report (audit version 8)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "CloudAI-X"
date-released: "2026-07-06"
url: "https://skillstore.io/skills/cloudai-x-optimizing-performance/audits/8"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:cloudai-x-optimizing-performance:audit:8"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Skillstore スコア
このスコアの理由 証拠の信頼度: 高 55
アーキテクチャ
85
保守性
85
コンテンツ
71
コミュニティ
83
仕様準拠
作成できるもの
遅い Web ページを診断する
想定されるフロントエンドのボトルネックを見つけ、バンドルの重さを減らし、測定済みの変更によって Web Vitals を改善します。
API レイテンシを改善する
リクエストパス、データベースアクセス、キャッシュ、バックグラウンド処理を確認し、レイテンシを削減します。
パフォーマンスレビューを計画する
ベースラインメトリクス、ボトルネック分析、修正、検証のための再利用可能なチェックリストを作成します。
これらのプロンプトを試す
パフォーマンスレビューを開始する
このスキルを使って、私のアプリケーションのパフォーマンスレビュー計画を作成してください。ベースラインメトリクス、ツール、検証手順を含めてください。
フロントエンドのボトルネックを見つける
私のフロントエンドパフォーマンスの症状を分析し、各変更後に測定できるバンドル、レンダリング、画像の最適化を提案してください。
バックエンドとデータベース処理をチューニングする
私の API レイテンシ問題をレビューし、CPU、I/O、データベースクエリ、キャッシュ、バックグラウンド処理に関するチェック項目を提案してください。
最適化ロードマップを作成する
フロントエンド、バックエンド、データベース、アルゴリズムにわたる優先順位付きの最適化ロードマップを作成してください。期待される証拠と回帰チェックを含めてください。
ベストプラクティス
- すべての最適化の前後で測定する。
- 検証済みの最大のボトルネックを最初に最適化する。
- 回帰チェックでパフォーマンス改善を検証する。
回避
- ベースラインメトリクスを収集する前にコードを変更する。
- ボトルネックの仮説なしに広範な最適化を適用する。
- 再現可能な証拠なしにパフォーマンス改善を報告する。
よくある質問
このスキルはパフォーマンスツールを自動実行しますか?
いいえ。ユーザーが意図的に調整して実行するためのワークフローとサンプルコマンドを提供します。
フロントエンドパフォーマンスに役立ちますか?
はい。バンドルサイズ、レンダリング、画像配信、Web Vitals の目標を扱います。
バックエンドパフォーマンスに役立ちますか?
はい。レイテンシ、データベースクエリ、キャッシュ、非同期ジョブ、API 目標を扱います。
特定のプログラミング言語に依存していますか?
いいえ。一般的なスタックの例と汎用的なパフォーマンス原則が含まれています。
オブザーバビリティツールを置き換えますか?
いいえ。測定結果の解釈を支援しますが、実際のテレメトリとプロファイリングデータは引き続き必要です。
Claude、Codex、Claude Code をサポートできますか?
はい。このスキルは Claude、Codex、Claude Code と互換性があるものとしてマークされています。