performance-engineer
アプリケーションのパフォーマンスと可観測性の最適化
遅いアプリケーションはユーザーと収益を失います。このスキルは、スタック全体でのパフォーマンスのプロファイリング、監視、最適化に関する専門家によるガイダンスを提供します。
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オンにして利用開始
テストする
「performance-engineer」を使用しています。 Reactアプリのページ読み込みが遅いです。LCPが4.2秒です。問題を特定してください。
期待される結果:
- 考えられる原因：最適化されていない画像、レンダーブロッキングリソース、遅いAPI応答
- 即時のアクション：レイジー実装、画像圧縮、HTTP/2有効化
- 影響の測定：LCPを2.5秒以下 Targets、RUMツールで監視
「performance-engineer」を使用しています。 デプロイ後、APIレイテンシが50msから500msに跳ね上がりました。データベースクエリは変更されていません。
期待される結果:
- 確認項目：接続プールの枯渇、ガベージコレクションの増加、ネットワーク設定
- デプロイの差分比較：依存関係の設定、設定変更、リソース制限
- ロールバック候補：特定のコミットとの関連性があれば、ロールバック計画を準備
セキュリティ監査
安全Static analysis flagged 4 patterns that were all determined to be false positives. The skill is a text-based AI prompt for performance engineering guidance with no executable code, network calls, or command execution capabilities. All flagged patterns were matches on unrelated text (frontmatter description, load testing references). The skill includes responsible safety guidelines for production load testing.
品質スコア
作れるもの
Eコマースプラットフォームの最適化
ピークシーズンに高トラフィックのオンラインストアのページ読み込み時間とチェックアウトパフォーマンスを向上させます。
マイクロサービス可観測性のセットアップ
コンテナ化されたマイクロサービスアーキテクチャ全体で包括的な分散トレーシングと監視を実装します。
APIパフォーマンスチューニング
モバイルとウェブクライアントにサービスを提供するRESTおよびGraphQL APIのレイテンシを削減し、スループットを向上させます。
これらのプロンプトを試す
アプリケーションアーキテクチャを確認し、トップ3のパフォーマンスボトルネックを特定してください。現在のスタック：[tech stackを記述]。主なユーザー苦情：[問題を記述]。優先度：[speed/cost/reliability]。
[requests per second]の処理と[concurrent users]の同時接続を持つ[service name]の負荷テスト戦略を作成してください。成功基準、テストシナリオ、ツールの推奨事項を含めるしてください。現在のインフラ：[setupを記述]。
[microservices/monolith]のための[特定のツールがあれば指定]を使用した可観測性スタックを設計してください。[特定のメトリクス]を追跡し、[条件]でアラートが必要です。チームサイズ：[数字]。クラウドプロバイダー：[AWS/GCP/Azure]。
このパフォーマンスインシデントを分析してください：[症状、タイムライン、影響を受けたサービスを記述]。利用可能なデータ：[ログ、メトリクス、トレース]。根本原因の特定と、即時の修正および長期的な予防の推奨を支援してください。
ベストプラクティス
- 変更前にパフォーマンスのベースラインを確立し、実際の影響を測定してください
- ユーザーFacing指標とビジネス目標に直結する最適化活動に焦点を当ててください
- CI/CDパイプラインにパフォーマンス予算を実装し、本番デプロイ前にリグレッションを検出してください
回避
- 測定なしの最適化は非ボトルネックでの無駄な努力につながります
- 承認と保護なしに本番で負荷テストを実行するとサービス障害のリスクがあります
- 無効化戦略なしでキャッシュを追加すると、古いデータと整合性の問題が発生します