performance-optimization
✓웹 애플리케이션에 대한 성능 분석, 최적화 기술 및 성능 테스트. 프로파일링, 병목 현상 식별, 프런트엔드 최적화(번들 크기, 렌더링, Core Web Vitals), 백엔드 최적화(쿼리 최적화, 캐싱, 비동기 패턴), 로드 테스트(k6, Artillery) 및 모니터링(성능 예산, SLI)을 다룹니다. 성능 문제를 분석하고, 느린 페이지 또는 API를 최적화하고, 로드 테스트를 설정하고, 캐싱을 구현하고, 번들 크기를 줄이거나, 성능 예산을 설정할 때 이 기술을 사용하세요. "성능", "느림", "최적화", "번들 크기", "부하 테스트", "캐시", "병목 현상", "대기 시간", "핵심 웹 바이탈", "LCP", "FCP", "라이트하우스", "프로파일링"을 트리거합니다.
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 |
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/srstomp/pokayokay --skill performance-optimization- 카테고리
- {}데이터 분석
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-02
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
performance-optimization이란?
웹 애플리케이션에 대한 성능 분석, 최적화 기술 및 성능 테스트. 프로파일링, 병목 현상 식별, 프런트엔드 최적화(번들 크기, 렌더링, Core Web Vitals), 백엔드 최적화(쿼리 최적화, 캐싱, 비동기 패턴), 로드 테스트(k6, Artillery) 및 모니터링(성능 예산, SLI)을 다룹니다. 성능 문제를 분석하고, 느린 페이지 또는 API를 최적화하고, 로드 테스트를 설정하고, 캐싱을 구현하고, 번들 크기를 줄이거나, 성능 예산을 설정할 때 이 기술을 사용하세요. "성능", "느림", "최적화", "번들 크기", "부하 테스트", "캐시", "병목 현상", "대기 시간", "핵심 웹 바이탈", "LCP", "FCP", "라이트하우스", "프로파일링"을 트리거합니다. 출처: srstomp/pokayokay.
performance-optimization 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/srstomp/pokayokay --skill performance-optimization 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/srstomp/pokayokay
상세
- 카테고리
- {}데이터 분석
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-02