·performance_engineering
>_

performance_engineering

При проверке производительности системы под нагрузкой, выявлении узких мест посредством профилирования или оптимизации скорости реагирования приложений. Охватывает нагрузочное тестирование (k6, Locust), профилирование (ЦП, память, ввод-вывод) и стратегии оптимизации (кэширование, оптимизация запросов, основные веб-показатели). Используйте для планирования мощности, обнаружения регрессии и установления SLO производительности.

11Установки·0Тренд·@vuralserhat86

Установка

$npx skills add https://github.com/vuralserhat86/antigravity-agentic-skills --skill performance_engineering

Как установить performance_engineering

Быстро установите AI-навык performance_engineering 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/vuralserhat86/antigravity-agentic-skills --skill performance_engineering
  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: vuralserhat86/antigravity-agentic-skills.

Performance engineering encompasses load testing, profiling, and optimization to deliver reliable, scalable systems. This skill provides frameworks for choosing the right performance testing approach (load, stress, soak, spike), profiling techniques to identify bottlenecks (CPU, memory, I/O), and optimization strategies for backend APIs, databases, and frontend applications.

Use this skill to validate system capacity before launch, detect performance regressions in CI/CD pipelines, identify and resolve bottlenecks through profiling, and optimize application responsiveness across the stack.

When to use: Pre-launch capacity planning, regression testing after refactors, validating auto-scaling.

При проверке производительности системы под нагрузкой, выявлении узких мест посредством профилирования или оптимизации скорости реагирования приложений. Охватывает нагрузочное тестирование (k6, Locust), профилирование (ЦП, память, ввод-вывод) и стратегии оптимизации (кэширование, оптимизация запросов, основные веб-показатели). Используйте для планирования мощности, обнаружения регрессии и установления SLO производительности. Источник: vuralserhat86/antigravity-agentic-skills.

Факты (для цитирования)

Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.

Команда установки
npx skills add https://github.com/vuralserhat86/antigravity-agentic-skills --skill performance_engineering
Категория
>_Эффективность
Проверено
Впервые замечено
2026-02-01
Обновлено
2026-03-10

Browse more skills from vuralserhat86/antigravity-agentic-skills

Короткие ответы

Что такое performance_engineering?

При проверке производительности системы под нагрузкой, выявлении узких мест посредством профилирования или оптимизации скорости реагирования приложений. Охватывает нагрузочное тестирование (k6, Locust), профилирование (ЦП, память, ввод-вывод) и стратегии оптимизации (кэширование, оптимизация запросов, основные веб-показатели). Используйте для планирования мощности, обнаружения регрессии и установления SLO производительности. Источник: vuralserhat86/antigravity-agentic-skills.

Как установить performance_engineering?

Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/vuralserhat86/antigravity-agentic-skills --skill performance_engineering 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/vuralserhat86/antigravity-agentic-skills

Детали

Категория
>_Эффективность
Источник
skills.sh
Впервые замечено
2026-02-01