Install
$ agentstack add skill-lightpointventures-claude-code-starter-perf ✓ scanned · ✓ verified, works with Claude Code, Cursor, and more.
Security review
✓ PassedNo issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →
- ✓ Prompt-injection patterns
- ✓ Secret / credential exfiltration
- ✓ Dangerous shell & filesystem operations
- ✓ Untrusted network calls
- ✓ Known-malicious package signatures
What it can access
- ✓ Network access No
- ✓ Filesystem access No
- ✓ Shell / process execution No
- ✓ Environment & secrets No
- ✓ Dynamic code execution No
From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.
Verified badge
Passed review? Show it. Paste this badge into your README, it links to the public security report.
Reliability & compatibility
Declared compatibility
Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming, see below.
We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps, measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.
How agent discovery & health will work →About
性能优化
帮用户找到性能瓶颈并给出具体的改进方案。核心原则:先测量,再优化,再验证。
步骤
1. 确定优化目标
> 你想优化什么? > - 网页加载速度(首屏渲染慢、页面太大) > - 后端响应时间(API 慢、数据库查询慢) > - 构建速度(打包太慢) > - 内存或 CPU 占用
2. 测量当前基线(必做,优化前必须有数字)
在做任何改动之前,用合适的工具记录当前性能数据作为基线:
前端性能测量:
- Chrome DevTools Performance 面板 — 录制页面加载,查看瀑布图和主线程阻塞
- Lighthouse CLI (
npx lighthouse URL --output=json) — 获取 FCP、LCP、TBT、CLS 评分 - WebPageTest (webpagetest.org) — 真实网络条件下的加载瀑布图
Python 后端:
cProfile— 内置分析器,快速定位耗时函数:python -m cProfile -s cumtime app.pypy-spy— 采样式分析器,可附加到运行中的进程,无需改代码:py-spy top --pid PIDline_profiler— 逐行分析特定函数耗时,适合定位热点代码
Node.js 后端:
--inspect标志 + Chrome DevTools —node --inspect app.js,然后在 Chrome 打开chrome://inspectclinic.js— 自动诊断工具:npx clinic doctor -- node app.js
数据库:
EXPLAIN ANALYZE— 在慢查询前加上,查看执行计划和实际耗时。重点关注全表扫描(Seq Scan)和嵌套循环
> 记录基线数据:具体的数字(如"首页 LCP 3.2s"、"API 响应 P95 800ms"、"查询耗时 1.4s")。
3. 分析瓶颈
根据测量结果,检查常见问题:
网页加载:
- 图片是否压缩、是否使用现代格式(WebP/AVIF)
- CSS/JS 是否合并压缩,是否有未使用的代码(Coverage 面板检查)
- 是否有阻塞渲染的第三方脚本(加 async/defer)
- 是否使用了懒加载(图片、路由、组件)
后端响应:
- 数据库查询是否有 N+1 问题(ORM 日志看查询次数)
- 是否缺少索引(EXPLAIN ANALYZE 显示 Seq Scan)
- 是否有不必要的重复计算(可加缓存)
- 序列化是否是瓶颈(大 JSON 响应考虑分页或字段筛选)
构建速度:
- 是否有不必要的依赖拖慢构建
- 是否可以用 esbuild/swc 替代 babel/terser
4. 输出优化方案
按投入产出比排序,给出具体建议:
性能分析报告
基线数据:[填入步骤 2 的测量结果]
高影响(优先做):
- [问题] 具体描述 -> [方案] 怎么改 -> [预期提升] 具体数字
中影响:
- ...
低影响(可选):
- ...
5. 执行优化并验证
用户选择后,逐个执行优化。每个优化完成后,用步骤 2 相同的工具和条件重新测量,对比基线数据:
- 记录优化前后的具体数字变化
- 如果某项优化效果不明显(提升不到 5%),考虑是否值得保留(增加了代码复杂度但收益小)
- 如果某项优化导致性能下降,立即回滚
> 优化完成。主要改动:xxx。性能对比:[优化前数字] -> [优化后数字]。
遇到问题
- 优化后反而更慢了 — 最常见的原因:缓存策略不当(缓存了不该缓存的动态数据)、过度拆分导致请求数增加、压缩算法的 CPU 开销超过了节省的传输时间。回滚改动,重新分析基线数据
- 测量结果不稳定,每次跑差异很大 — 排除干扰因素:关闭其他占用资源的程序,多次测量取中位数(至少 3 次),前端测试用无痕窗口避免插件影响,后端测试先预热(丢弃前几次请求的结果)
- 数据库加了索引但查询没变快 — 用 EXPLAIN ANALYZE 确认索引是否真的被使用。常见原因:查询条件中对列做了函数运算导致索引失效、数据量太小优化器选择全表扫描、索引已创建但统计信息未更新(运行 ANALYZE 命令)
- Lighthouse 分数提升了但用户体感没改善 — Lighthouse 是模拟环境,可能与真实用户条件不同。用 Chrome DevTools 的 Network throttling 模拟慢网络(Slow 3G),或查看 Web Vitals 的真实用户数据(RUM)
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: lightpointventures
- Source: lightpointventures/claude-code-starter
- License: MIT
- Homepage: https://github.com/lighthouse-strategy/claude-code-starter
Install and usage instructions live in the source repository linked above.
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- v0.1.0 Imported from the upstream source.