يقوم بتحليل أداء التطبيق وتحسينه عبر طبقات الواجهة الأمامية والخلفية وقاعدة البيانات. يُستخدم عند تشخيص البطء، أو تحسين أوقات التحميل، أو تحسين الاستعلامات، أو تقليل حجم الحزمة، أو عند السؤال عن مشكلات الأداء.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي optimizing-performance بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: cloudai-x/claude-workflow-v2.
Critical Rule: Never optimize without data. Always profile before and after changes.
Common Bottleneck Categories | Category | Symptoms | Tools |
| CPU | High CPU usage, slow computation | Profiler, flame graphs | | Memory | High RAM, GC pauses, OOM | Heap snapshots, memory profiler | | I/O | Slow disk/network, waiting | strace, network inspector | | Database | Slow queries, lock contention | Query analyzer, EXPLAIN |
يقوم بتحليل أداء التطبيق وتحسينه عبر طبقات الواجهة الأمامية والخلفية وقاعدة البيانات. يُستخدم عند تشخيص البطء، أو تحسين أوقات التحميل، أو تحسين الاستعلامات، أو تقليل حجم الحزمة، أو عند السؤال عن مشكلات الأداء. المصدر: cloudai-x/claude-workflow-v2.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/cloudai-x/claude-workflow-v2 --skill optimizing-performanceيقوم بتحليل أداء التطبيق وتحسينه عبر طبقات الواجهة الأمامية والخلفية وقاعدة البيانات. يُستخدم عند تشخيص البطء، أو تحسين أوقات التحميل، أو تحسين الاستعلامات، أو تقليل حجم الحزمة، أو عند السؤال عن مشكلات الأداء. المصدر: cloudai-x/claude-workflow-v2.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/cloudai-x/claude-workflow-v2 --skill optimizing-performance بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
https://github.com/cloudai-x/claude-workflow-v2