Что такое multi-agent-performance-profiling?
Мультиагентное профилирование производительности для выявления узких мест конвейера. ТРИГГЕРЫ — профилирование производительности, анализ узких мест, оптимизация конвейера. Источник: terrylica/cc-skills.
Мультиагентное профилирование производительности для выявления узких мест конвейера. ТРИГГЕРЫ — профилирование производительности, анализ узких мест, оптимизация конвейера.
Быстро установите AI-навык multi-agent-performance-profiling в вашу среду разработки через командную строку
Источник: terrylica/cc-skills.
Prescriptive workflow for spawning parallel profiling agents to comprehensively identify performance bottlenecks across multiple system layers. Successfully discovered that QuestDB ingests at 1.1M rows/sec (11x faster than target), proving database was NOT the bottleneck - CloudFront download was 90% of pipeline time.
Key Principle: No dependencies between investigation agents (1-4). Integration agent synthesizes findings.
Input: Performance metric below SLO Output: Problem statement with baseline metrics
Мультиагентное профилирование производительности для выявления узких мест конвейера. ТРИГГЕРЫ — профилирование производительности, анализ узких мест, оптимизация конвейера. Источник: terrylica/cc-skills.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/terrylica/cc-skills --skill multi-agent-performance-profilingМультиагентное профилирование производительности для выявления узких мест конвейера. ТРИГГЕРЫ — профилирование производительности, анализ узких мест, оптимизация конвейера. Источник: terrylica/cc-skills.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/terrylica/cc-skills --skill multi-agent-performance-profiling После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/terrylica/cc-skills