본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

performance-investigation

Investigate latency, freezes, memory growth, hitches, dropped frames, or perceived slowness with reproduction and instrumentation before optimizing.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

설치 방법 보기

포함된 파일(1)

  • SKILL.md2.0 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

performance-investigation

Diagnose performance before changing code. Cover CPU, RAM, GPU/Neural Engine, disk, network, battery, thermals, and perceived responsiveness before claiming that a performance fix is complete.

Procedure

  1. Read the target performance docs and relevant private/public validation constraints.
  2. Reproduce in the user-relevant mode when feasible.
  3. Instrument before optimizing: traces, profiler samples, render logs, CPU/RAM, network, polling, timers, and host diagnostics as applicable.
  4. Exercise realistic heavy workflows: large sessions, long scrolls, attachments, search, panels, terminals, browser/sidebar, composer, and streaming state.
  5. Correlate observed UI behavior with measurements.
  6. Classify causes as confirmed, probable, discarded, or not physically validated.

Required final report

Report these states separately:

  • Hypotheses: the suspected causes before measurement.
  • Static guard: code reading, static checks, and guard results.
  • Compile/build: whether the affected code still builds or type-checks.
  • Measurement taken: the trace, profile, runtime log, approved baseline, or equivalent capture used as evidence.
  • Confirmed cause: only causes proven by the cited measurement.
  • Probable cause: likely causes when evidence is incomplete.
  • Discarded causes: suspects checked and ruled out.

No measurement, no performance validated. If no real measurement was taken and cited, close as partial validation, blocked, or EXTERNAL PENDING, not as performance validated.

Constraints

  • Do not optimize from code inspection alone unless reproduction is impossible and the limitation is reported.
  • Do not send real prompts or use paid services for performance work without approval.
  • Keep validation partial if the real mode could not be exercised.

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

Govern Clawix accessibility changes across screen reader behavior, keyboard navigation, focus order, contrast, reduced motion, text scaling, timed interactions, and agent-generated UI.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

clawic/Clawix82026년 6월 6일 업데이트

Review or update stable, canonical, any-human, PMF, and adoption claims using adoption/canonicity governance packets.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

clawic/Clawix82026년 6월 6일 업데이트

Turn a new or changed ADR into implemented behavior, routing docs, tests, and guardrails rather than leaving it as standalone prose.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

clawic/Clawix82026년 6월 6일 업데이트

Repair confirmed architecture drift in small batches while preserving public canon and avoiding broad opportunistic refactors.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

clawic/Clawix82026년 6월 6일 업데이트

Given an existing Style, generate a human-readable brand guidelines document covering colors, typography, voice, do/don't, imagery rules, and usage examples. Use when the user asks for a brand book, brand guide, or design system document.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

clawic/Clawix82026년 6월 6일 업데이트

Add or improve canonical data catalog collections, fields, aliases, relations, evidence tags, docs, and tests.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

clawic/Clawix82026년 6월 6일 업데이트

clawic의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고