performance-optimization
✓Web アプリケーションのパフォーマンス分析、最適化手法、パフォーマンス テスト。プロファイリング、ボトルネックの特定、フロントエンドの最適化 (バンドル サイズ、レンダリング、Core Web Vitals)、バックエンドの最適化 (クエリの最適化、キャッシュ、非同期パターン)、負荷テスト (k6、Artillery)、およびモニタリング (パフォーマンス バジェット、SLI) をカバーします。このスキルは、パフォーマンスの問題の分析、遅いページや API の最適化、負荷テストの設定、キャッシュの実装、バンドル サイズの削減、またはパフォーマンス予算の確立を行うときに使用します。 「パフォーマンス」、「低速」、「最適化」、「バンドル サイズ」、「負荷テスト」、「キャッシュ」、「ボトルネック」、「レイテンシー」、「コア Web バイタル」、「LCP」、「FCP」、「ライトハウス」、「プロファイリング」でトリガーされます。
SKILL.md
Systematic approach to identifying and fixing performance bottlenecks.
| Enable gzip/brotli compression | 60-80% smaller | Low | | Add caching headers | Eliminate repeat downloads | Low | | Lazy load below-fold images | Faster initial paint | Low | | Preconnect to critical origins | 100-300ms savings | Low | | Remove unused CSS/JS | 20-50% smaller | Medium | | Code split by route | 50%+ smaller initial | Medium |
| Add database indexes | 10-100x faster queries | Low | | Enable query result caching | Eliminate repeat queries | Low | | Use connection pooling | Better throughput | Low | | Fix N+1 queries | 90%+ fewer queries | Medium | | Add response caching | Sub-ms responses | Medium |
引用可能な情報
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
- インストールコマンド
npx skills add https://github.com/srstomp/pokayokay --skill performance-optimization- カテゴリ
- {}データ分析
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-02
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
performance-optimization とは？
Web アプリケーションのパフォーマンス分析、最適化手法、パフォーマンス テスト。プロファイリング、ボトルネックの特定、フロントエンドの最適化 (バンドル サイズ、レンダリング、Core Web Vitals)、バックエンドの最適化 (クエリの最適化、キャッシュ、非同期パターン)、負荷テスト (k6、Artillery)、およびモニタリング (パフォーマンス バジェット、SLI) をカバーします。このスキルは、パフォーマンスの問題の分析、遅いページや API の最適化、負荷テストの設定、キャッシュの実装、バンドル サイズの削減、またはパフォーマンス予算の確立を行うときに使用します。 「パフォーマンス」、「低速」、「最適化」、「バンドル サイズ」、「負荷テスト」、「キャッシュ」、「ボトルネック」、「レイテンシー」、「コア Web バイタル」、「LCP」、「FCP」、「ライトハウス」、「プロファイリング」でトリガーされます。 ソース: srstomp/pokayokay。
performance-optimization のインストール方法は？
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/srstomp/pokayokay --skill performance-optimization インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります
ソースリポジトリはどこですか？
https://github.com/srstomp/pokayokay
詳細
- カテゴリ
- {}データ分析
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-02