多代理 Swarm 中的效能問題可能會減慢開發速度並浪費資源。此技能可偵測通訊、處理、記憶體和網路中的瓶頸，然後提供明確的最佳化建議及預期的改進指標。
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測試它
正在使用「performance-analysis」。 分析目前 Swarm 的效能瓶頸
預期結果:
- 🔍 瓶頸分析報告
- 摘要：發現 2 個嚴重問題
- 1. 代理通訊（影響 35%）：coordinator → coder-1 訊息平均延遲 2.3 秒
- 2. 記憶體存取（影響 28%）：Neural 模式載入每次存取耗時 1.8 秒
- 💡 建議：切換至階層式拓撲（預估改善 40%），啟用記憶體快取（預估改善 25%）
安全審計
低風險This is a pure documentation skill containing only markdown. The SKILL.md file describes how to use claude-flow CLI commands for performance analysis. No executable code, file system modifications, or network calls exist within this skill. All 'external_commands' findings are bash command examples in documentation, not actual Ruby code. The 'weak cryptographic algorithm' findings are false positives from the static scanner misinterpreting JSON content. The skill is safe for publishing.
風險因素
⚡ 包含腳本 (1)
品質評分
你能建構什麼
持續效能監控
在 CI/CD 管道中設定自動效能報告，以便在部署前捕捉效能回歸。
Swarm 最佳化報告
產生詳細的效能報告以找出效率提升並向利害關係人溝通改進情況。
瓶頸偵測
快速識別並修復緩慢的代理間通訊和資源競爭問題。
試試這些提示
使用預設設定對目前的 Swarm 執行瓶頸偵測分析。
產生最近 24 小時的詳細效能報告，以 markdown 格式儲存至 reports/performance.md。
使用 15% 閾值偵測效能瓶頸並套用自動修復。
產生將目前 Swarm 與 swarm-123 比較的效能報告，並反紅所有效能回歸。
最佳實務
- 在重大變更後執行瓶頸偵測，以便及早捕捉效能回歸
- 從預設閾值（20%）開始，並根據環境需求進行調整
- 在生產環境中套用前，先檢視自動修復的內容
避免
- 僅在效能問題變得嚴重時才執行分析
- 在未檢視建議變更的情況下套用 --fix
- 忽略隨時間累積的警告級瓶頸