Three.js 性能优化指南。当 Three.js/React Three Fiber 项目出现掉帧、内存增长、加载缓慢、绘制调用过多，或需要迁移 WebGPU、实现大规模粒子/实例化渲染、配置资源压缩管线时使用。
触发关键词："Three.js 优化"、"WebGPU"、"draw calls"、"内存泄漏"、"TSL"、"InstancedMesh"、"R3F 优化"等。不用于：通用 React 性能问题（用 vercel-react-best-practices）、WebGL/Three.js 入门教学、3D 美术资产的制作本身。
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설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
绘制调用 < 100 次/帧。 三角形数量不如绘制调用数量重要；超过 500 次绘制调用，强大 GPU 也会吃力。用 renderer.info.render.calls 监控（完整监控代码见 references/examples.md）。
| 症状 | 先查 | 深入 |
|---|---|---|
| 掉帧、卡顿 | renderer.info.render.calls 是否 >100 | 实例化/合批（下文），后处理链 |
| 内存持续增长 | renderer.info.memory 的 geometries/textures 计数是否只增不减 | dispose 铁律（下文），references/examples.md 完整清理代码 |
| 加载慢、显存爆 | 模型是否未压缩 | references/assets.md 压缩管线 |
| 粒子/物理瓶颈 | CPU 粒子是否 >5 万 | WebGPU 计算着色器，references/webgpu.md |
| R3F 项目莫名重渲染 | useFrame 里是否 setState | R3F 三规则（下文） |
绘制调用密集掉帧 / 需要计算着色器做物理粒子（CPU 约 5 万上限，GPU 可达数百万）/ 复杂后处理链卡顿。
WebGPURenderer 必须 await renderer.init()。TSL 写一次自动编译 WGSL/GLSL。
浏览器支持下限（记录时点数据，现查 caniuse 为准）：Chrome/Edge 113+，Firefox 141+，Safari 26+。
初始化回退、TSL 完整指南、计算着色器示例：references/webgpu.md。
InstancedMesh：1000 棵树 = 1 次绘制BatchedMeshmergeGeometries 合并new Materialgltf-transform optimize model.glb out.glb --texture-compress ktx2 --compress dracoreferences/assets.mdThree.js 不会自动回收 GPU 资源。 移除对象必须：geometry.dispose() + 遍历 material 的所有 texture 属性逐个 dispose + material.dispose()；GLTF 的 ImageBitmap 还要 texture.source.data.close()。频繁增删对象用对象池。完整代码：references/examples.md。
① 移动端 precision mediump float（约快 2 倍）② 用 mix/step 替代 if 分支（分支破坏 GPU 并行）③ 数据打包进 vec4，一次纹理取 4 个值。
活动光源 ≤3；PointLight 阴影 = 每光源 6 次阴影贴图渲染；贴图尺寸移动端 512-1024、桌面 1024-2048；静态场景 shadowMap.autoUpdate = false 手动触发 + 烘焙光照。
① 动画走 useFrame 直改 ref，永远不在 useFrame 里 setState ② 静态场景用 frameloop="demand" + invalidate() 按需渲染 ③ 显隐切 visible 属性，不要条件挂载 {show && <Model/>}（重挂载重建资源）。完整优化模板：references/examples.md。
WebGL → pmndrs/postprocessing（多效果合并 EffectPass）；WebGPU → 原生 TSL 后处理管线。两者完整设置：references/examples.md。
renderer.info.render.calls < 100（超出需给出场景理由）renderer.info.memory 计数在增删对象后回落，无单调增长vercel-react-best-practices| 陷阱 | 具体表现 | 应对 |
|---|---|---|
| dispose 不彻底 | 只 dispose 了 geometry，material 上挂的 texture 全泄漏 | 遍历 material 属性逐个 dispose；GLTF ImageBitmap 还需 close() |
| useFrame 里 setState | 每帧触发 React 重渲染，帧率断崖 | 直改 ref；状态只在交互事件里更新 |
| 条件挂载切换模型 | {show && <Model/>} 每次重建几何体和纹理 | 切 visible 属性 |
| demand 模式忘 invalidate | 相机动了画面不动，被当成"卡死" | 交互回调里调用 invalidate() |
| 循环里 new Material | 1000 个网格 1000 个材质，合批全部失效 | 材质提到循环外共享 |
| PointLight 随手加阴影 | 一个点光 6 次阴影渲染，移动端直接跪 | 优先 SpotLight/DirectionalLight 阴影，点光阴影只留一个 |
stats-gl（FPS/CPU/GPU）· lil-gui（实时调参）· Spector.js（WebGL 帧捕获）· three-mesh-bvh（8 万+ 面 @60fps 射线检测）· r3f-perf（R3F 监控）
| 文件 | 何时读 |
|---|---|
references/webgpu.md | 迁移 WebGPU / 写 TSL / 计算着色器时 |
references/assets.md | 配置压缩管线、LOD、渐进加载时 |
references/examples.md | 需要完整可粘贴代码时（监控/内存清理/对象池/粒子/R3F 模板/后处理/上下文丢失恢复） |
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A股分析研究助手，提供行情数据获取与技术面/基本面分析框架（仅供研究参考，不构成投资建议）。适用于：(1) 获取A股行情和历史数据，(2) 技术面分析（K线形态、MACD、KDJ、RSI、布林带等），(3) 基本面分析（财务指标、估值分析），(4) 板块热点追踪，(5) 选股策略筛选与量化因子分析，(6) 生成股市分析报告。当用户询问"帮我分析股票"、"今日选股"、"A股行情分析"、"技术分析"、"量化选股"时触发。不用于：预测明日涨跌或给出确定性买卖指令、代客决策、港股美股（数据源不同）、加密货币。
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AI咨询/销售的对话策略助手。当用户需要准备AI方案沟通、跟业务部门聊AI落地、写AI提案、应对客户异议、做AI培训破冰时使用。触发场景："怎么跟老板聊AI"、"客户说AI不靠谱"、"准备一个AI方案汇报"、"帮我想想怎么推AI"、"业务部门不配合"、"AI项目怎么卖"、"demo之后怎么跟进"。也适用于AI咨询师、技术合伙人、CTO做内部AI推广。
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Windows C盘清理和磁盘空间管理。当用户说C盘满了、磁盘空间不足、清理临时文件/缓存/回收站/系统日志、查找大文件、分析磁盘占用时使用。仅适用于 Windows 环境。不用于：macOS/Linux 磁盘清理、卸载软件（引导用户走系统卸载）、清理用户个人文件（只报告位置，删除决定权在用户）。
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PPT 生产 Agent：理解场景 → 推荐风格 → 先出大纲 → 定义页面 → 双通路交付（PPT 内容稿 / 逐页视觉图 / 信息图组图）。当用户要做汇报、路演、培训课件、提案、咨询报告的演示文稿，或要把大纲/文章做成 slides、deck、PPT、信息图、小红书图文、可视化传播图时使用。支持指定风格或从风格库推荐，支持 image 模型逐页出视觉稿。前身为 notion-infographic（v2）并吸收 ppt-designer 的设计原则。不用于：pptx 文件的纯技术操作（拆分/合并/提取，用宿主 pptx skill）、演讲稿或文章本体的写作（用 wechat-article-writer）、需要先做研究的内容调研（先走 deep-research 再回来）、单张海报或 logo 设计。
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Use this skill when the user wants an evidence-based research memo, literature review, market/policy/technical landscape, or a multi-source decision brief with citations, trade-offs, and a clear conclusion. Best for tasks that need synthesis across multiple external sources, iterative follow-up research, or a reusable written artifact. Do not use for quick factual lookups, single-source summaries, simple Q&A, summarizing one document the user already provided, plan-only requests where the user explicitly defers the actual research, or when the user wants a short answer with no need for cited evidence (a short but evidence-backed conclusion is still a brief memo, which this skill covers). Chinese trigger examples: "帮我调研", "深度研究", "综述报告", "技术选型分析", "竞品研究", "政策分析".
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资深高考命题专家助手,提供专业的命题指导和评审服务。适用于创作高考试题、评审试题质量、分析试卷结构、了解命题趋势等场景。结合文档工具提取解压文件,使用网络搜索了解当年最新命题趋势,使用分析工具评估题目质量和试卷结构。涵盖"一核四层四翼"评价体系、题型规范、评分标准、命题流程等多个维度。不用于:大学/考研/中考命题(体系不同,仅可借鉴)、日常作业题编写、直接替考生解题。
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