application-performance-performance-optimization
애플리케이션 성능 엔드투엔드 최적화
느린 애플리케이션은 사용자를 실망시키고 비즈니스 지표에 악영향을 미칩니다. 이 스킬은 프로파일링, 관측 가능성, 타겟 조정을 통해 전체 스택에 걸쳐 포괄적인 성능 최적화를 조정합니다.
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"application-performance-performance-optimization" 사용 중입니다. 내 API 를 프로파일링하여 병목 현상 찾기
예상 결과:
성능 프로파일 결과: 1) user_id 컬럼에 인덱스가 없어 데이터베이스 쿼리가 평균 450ms 소요, 2) 사용자 목록 엔드포인트의 N+1 쿼리로 인해 응답 시간 2.3s 발생, 3) 세션 핸들러의 메모리 누수로 시간당 50MB 증가. 권장 조치: users 테이블에 복합 인덱스 추가, 쿼리 배치 구현, 미들웨어에서 세션 정리 수정.
"application-performance-performance-optimization" 사용 중입니다. 프론트엔드 Core Web Vitals 최적화
예상 결과:
LCP 는 폴드 아래 이미지 지연 로딩, 중요 CSS 프리로드, 폴드 위 콘텐츠에 대한 서버사이드 렌더링 구현 후 3.8s 에서 1.9s 로 개선됨. CLS 는 명시적 이미지 크기 추가 및 동적 콘텐츠를 위한 공간 예약으로 0.22 에서 0.05 로 감소. 코드 스플리팅을 통해 번들 크기 42% 감소.
"application-performance-performance-optimization" 사용 중입니다. 체크아웃 플로우에 대한 부하 테스트 설정
예상 결과:
부하 테스트 결과: 시스템이 P95=180ms 로 500 req/s 처리, 800 req/s 에서 P95=1.2s 로 저하 시작, 1000 req/s 에서 오류율 1% 초과. 병목 현상 식별: 데이터베이스 커넥션 풀 고갈. 권장 사항: 풀 크기를 50 으로 증가, 읽기 복제본 추가, 피크 트래픽을 위한 요청 큐 구현.
보안 감사
안전All 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.
품질 점수
만들 수 있는 것
이커머스 성능 개선
피크 트래픽 중 느린 성능을 겪고 있는 온라인 스토어의 프론트엔드 번들, 데이터베이스 쿼리, CDN 캐싱을 최적화하여 페이지 로딩 시간과 체크아웃 전환율을 개선합니다.
SaaS 플랫폼 스케일링
주요 제품 출시 전 성능 기준선을 설정하고 모니터링을 구현하며 백엔드 서비스를 최적화하여 B2B 애플리케이션을 10 배 사용자 성장에 대비시킵니다.
모바일 앱 백엔드 최적화
백엔드 서비스를 최적화하고 캐싱 레이어를 구현하며 글로벌 사용자를 위한 엣지 함수를 구성하여 API 응답 시간을 단축하고 모바일 사용자 경험을 개선합니다.
이 프롬프트를 사용해 보세요
Node.js API 엔드포인트 /api/users 의 성능을 프로파일링하세요. 상위 3 가지 병목 현상을 식별하고 P95 대기 시간을 800ms 에서 200ms 미만으로 줄이기 위한 구체적인 권장 사항을 제공하세요.
React 애플리케이션의 Core Web Vitals 를 분석하세요. LCP 가 4.2s 이고 CLS 가 0.25 입니다. LCP 를 2.5s 미만, CLS 를 0.1 미만으로 달성하기 위한 우선순위가 지정된 수정 사항을 제공하세요.
PostgreSQL 데이터베이스에 2 초 이상 소요되는 느린 쿼리 15 개가 있습니다. 쿼리 실행 계획을 검토하고 인덱스를 권장하며 비효율적인 쿼리를 재작성하세요. 자주 액세스하는 데이터에 대한 캐싱 전략을 포함하세요.
SaaS 플랫폼을 위한 엔드투엔드 최적화를 조정하세요. 포괄적인 프로파일링으로 시작한 후 데이터베이스 쿼리를 최적화하고 Redis 캐싱을 구현하며 번들 크기를 줄이고 CDN 을 구성하고 모니터링 대시보드를 설정하세요. 목표: P95 를 500ms 미만으로 유지하면서 현재 트래픽의 5 배를 지원합니다.
모범 사례
- 실제 개선을 측정하기 위해 최적화 전 항상 성능 기준선 설정
- 합성 벤치마크보다 Core Web Vitals 같은 사용자 중심 지표에 집중
- CI/CD 에 성능 예산을 구현하여 회귀가 프로덕션에 도달하는 것 방지
피하기
- 프로파일링 없이 최적화 - 측정 대신 병목 현상 추측
- 승인 및 롤백 절차 없이 프로덕션 부하 테스트
- 사용자 경험에 영향을 미치지 않는 코드 경로의 조기 최적화