·performance-optimization
{}

performance-optimization

Анализ производительности, методы оптимизации и тестирование производительности веб-приложений. Охватывает профилирование, выявление узких мест, оптимизацию внешнего интерфейса (размер пакета, рендеринг, основные веб-показатели), внутреннюю оптимизацию (оптимизация запросов, кэширование, асинхронные шаблоны), нагрузочное тестирование (k6, Artillery) и мониторинг (бюджеты производительности, SLI). Используйте этот навык при анализе проблем с производительностью, оптимизации медленных страниц или API, настройке нагрузочного тестирования, реализации кэширования, уменьшении размеров пакетов или определении бюджетов производительности. Триггеры по «производительности», «медленному», «оптимизации», «размеру пакета», «нагрузочному тестированию», «кешу», «узкому месту», «задержке», «основным веб-показаниям», «LCP», «FCP», «маяку», «профилированию».

16Установки·0Тренд·@srstomp

Установка

$npx skills add https://github.com/srstomp/pokayokay --skill performance-optimization

Как установить performance-optimization

Быстро установите AI-навык performance-optimization в вашу среду разработки через командную строку

  1. Откройте терминал: Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.)
  2. Выполните команду установки: Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/srstomp/pokayokay --skill performance-optimization
  3. Проверьте установку: После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw

Источник: srstomp/pokayokay.

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 |

Факты (для цитирования)

Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.

Команда установки
npx skills add https://github.com/srstomp/pokayokay --skill performance-optimization
Источник
srstomp/pokayokay
Категория
{}Аналитика
Проверено
Впервые замечено
2026-02-02
Обновлено
2026-03-10

Browse more skills from srstomp/pokayokay

Короткие ответы

Что такое performance-optimization?

Анализ производительности, методы оптимизации и тестирование производительности веб-приложений. Охватывает профилирование, выявление узких мест, оптимизацию внешнего интерфейса (размер пакета, рендеринг, основные веб-показатели), внутреннюю оптимизацию (оптимизация запросов, кэширование, асинхронные шаблоны), нагрузочное тестирование (k6, Artillery) и мониторинг (бюджеты производительности, SLI). Используйте этот навык при анализе проблем с производительностью, оптимизации медленных страниц или API, настройке нагрузочного тестирования, реализации кэширования, уменьшении размеров пакетов или определении бюджетов производительности. Триггеры по «производительности», «медленному», «оптимизации», «размеру пакета», «нагрузочному тестированию», «кешу», «узкому месту», «задержке», «основным веб-показаниям», «LCP», «FCP», «маяку», «профилированию». Источник: srstomp/pokayokay.

Как установить performance-optimization?

Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/srstomp/pokayokay --skill performance-optimization После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw

Где находится исходный репозиторий?

https://github.com/srstomp/pokayokay

Детали

Категория
{}Аналитика
Источник
skills.sh
Впервые замечено
2026-02-02