performance-optimizer
Performance Optimizer 是一个用于性能分析与优化的 Copilot 智能体,可协助定位瓶颈、制定优化策略并做基准测试,覆盖前端、后端、数据库与基础设施,通过日语结构化对话推进工作。
找到适合任务的 Agent Skill,阅读介绍并复制安装命令。
更新于 11-05 00:16
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Performance Optimizer 是一个用于性能分析与优化的 Copilot 智能体,可协助定位瓶颈、制定优化策略并做基准测试,覆盖前端、后端、数据库与基础设施,通过日语结构化对话推进工作。
用于重刷 Claude Code /buddy 伙伴的技能:通过暴力搜索内部 SALT 常量,为指定账号找到能生成目标物种、稀有度或闪光变体的种子。适合想指定鸭子、龙、传说或闪光伙伴的用户。
Orca 是一个通过 tmux 生成和管理并行 AI 编程智能体的编排器(Agent Orchestrator),提供 orca CLI 用于派生 worker、委派子任务、运行多智能体改进循环,并支持 Claude Code、Codex、Cursor、Droid 等后端。
prompt-optimizer 是一个面向文本分类任务的 LLM 提示词系统化优化技能,基于“反思式进化”方法:在真实样本上测试提示词、诊断错误、做针对性修改,并探索多样策略以避免陷入局部最优。
context-diet 是一套用于降低 AI 智能体 token 开销的技能方法:不再让智能体反复读取原始文件,而是先建立一次可查询的索引,让它按需取用少量事实。资料称其目标是“喂给智能体更少内容,而非换更聪明的模型”。
将大批量任务路由到廉价模型、仅把困难回合升级到高价模型的技能,用于降低 LLM 支出。包含路由配置与校验脚本,核心提醒是按「每个完成任务」而非每 token 衡量成本。
Tool Discovery 是一个用于为任务推荐合适工具的技能,帮助在“智能体(Agent)”与“技能(Skill)”之间做出选择。它提供一套决策流程:若任务属于参考或查找类,使用轻量级 Skill(自动注入);若需要推理或决策,则使用重量级 Agent(会启动子代理)。核心规则是:技能对应模式与参考,智能体对应决策与专业能力。资料中还列出了常见技能与智能体的速查表及其触发词,例如 file-search、find-replace、code-stats、data-processing、git-workflow、python-env、sql-patterns 等技能,以及 python-expert、typescript-expert、react-expert、postgres-expert、cloudflare-expert、Explore、Plan 等智能体。使用方式上,技能通过 Skill 工具调用并指定 skill 名称,智能体通过 Task 工具调用并指定 subagent_type 与 prompt。资料还给出按任务类型匹配的建议,并提示技能更轻量、智能体更强大,且每个任务最多推荐 2 至 3 个工具。
NextStage 的规格驱动交付入口技能,用于按"澄清→规格→任务→执行→收尾"流程编排需求与实现,适用于中大型版本任务、快速修复与暂停后恢复工作。
agent-detector 是一个在 archon 项目体系内运行的消息前置检测技能,宣称对每条消息都必须首先执行。它的作用是根据任务内容、明确的技术栈、意图关键词、项目上下文和文件模式等信息,自动判断应该交给哪一类智能体处理,并评估任务的复杂度以及应选用的模型。复杂度分为 Quick、Standard、Deep、Project 四个等级,分别对应直接实现、先侦察后实现、使用 run-orchestrator、以及先通过计划引导再按任务运行等处理方式。在模型选择上,它默认继承当前会话所用的模型,只有在处理简单机械工作(例如分类、检测、记录)时,才降级为 haiku,不强制升级到指定模型。检测时按优先级打分:任务内容优先,其次是显式技术(+60)、意图关键词(+50)、项目上下文(+40)和文件模式(+20);得分达到 80 及以上判为主要智能体,50–79 判为次要,30–49 判为可选,低于 30 则跳过。检测结果缓存在 .claude/cache/agent-detection-cache.json 中,在同一工作流内可以复用,当新工作流开始、处于第一阶段或用户覆盖时,缓存会失效。该工具用于多智能体协作场景下的路由与模型选择,具体安装方式和完整规则需要参考其技能文档。
Agent Detector 会在每条消息到达时首先运行,自动识别应使用的智能体、任务复杂度与模型,避免任务被路由到错误的智能体或使用不合适的模型。
MCP Response Analyzer 模式:把大型命令、API、搜索等输出写入 /tmp/aura-frog 临时文件,只在上下文中加载摘要,按需再引用完整数据,以降低上下文膨胀。
为 coding agent 编写高质量任务目标的指南,把目标当作验收契约而非普通提示词。适用于性能优化、flaky test 排查、依赖迁移、bug 调查、多步重构、基准调优、研究复现等需多轮探索的复杂任务。触发词包括「设定目标」「goal」「任务目标」「持久目标」「完成标准」等。
为任意 coding agent 编写高质量任务目标的指南。触发于「设定目标」「任务目标」「完成标准」等场景,帮助为性能优化、调试、迁移、研究复现等复杂多轮任务定义可验证的完成条件、约束与暂停规则。
cclens-trace-analyzer 是 claude-code-lens 提供的技能,用于分析 Claude Code 会话 trace。支持通过 session ID、时间线索或问题描述定位会话,导出 Lead/Subagent 的 Markdown 记录并分析 Agent 行为原因、工具调用与协作流程。
mcp-builder 是一份用于创建高质量 MCP(Model Context Protocol)服务器的开发指南。MCP 服务器通过设计良好的工具,让 LLM 能够与外部服务交互。该指南以「服务器质量取决于其帮助 LLM 完成真实世界任务的能力」为核心衡量标准,将开发流程划分为四个阶段:深度研究与规划、实现、审查与测试、创建评估。指南推荐使用 TypeScript(配合官方 SDK)或 Python(FastMCP)作为开发语言,远程服务器使用 Streamable HTTP 传输,本地服务器使用 stdio。内容涵盖 API 覆盖与工作流工具的权衡、工具命名与可发现性、上下文管理、可操作的错误信息、输入/输出 Schema 设计、工具注解(readOnlyHint、destructiveHint 等)、代码质量检查、使用 MCP Inspector 测试,以及创建 10 道评估问题的 XML 格式规范。适用于需要为 LLM 构建外部服务集成工具的开发者。
Skill Creator Plus 是一个用于创建、改进和管理 Claude 技能(skills)的增强系统,在官方 skill-creator 基础上增加引导式向导、起始模板库,以及从对话历史中提取技能的能力。
用于把 Claude Code CLI 的开发环境迁移到 Codex CLI 的技能,重点处理 hooks、CLI MCP 服务器、插件、CLAUDE.md 指令、斜杠命令、子代理、权限与会话历史,避免迁移时静默丢失自动化配置。
mpp-agent 是一个用于通过机器支付协议(MPP)支付 HTTP 402 API 的技能,属于 nousresearch/hermes-agent 项目。它封装了 MPP(https://mpp.dev)的多个客户端,使 Hermes 能够为按次请求的 API 访问进行付费,适用于那些返回 HTTP 402 Payment Required 的服务器。该技能提供三种以上全部通过 npm 分发的客户端选项:link-cli(适用于已配置 Stripe Link 或 402 挑战声明 method="stripe" 的场景)、Tempo Wallet(支持支出控制与服务发现)、Privy Agent CLI(多链钱包、基于浏览器的资金充值)、AgentCash(通过一个 USDC.e 余额访问 300+ 预定价 API)以及 mppx(用于开发调试,依赖面最小)。使用前需满足 Node.js 20+、已充值钱包或 mppx 账户等前提。主要使用方式包括安装并创建账户、检查商家的 402 挑战、发起支付请求、验证收据。该技能当前受限于 linux 与 macos 平台,Windows 上的支付工具尚在成熟中。
该技能封装 @stripe/link-cli,让 Hermes 可用一次性虚拟卡或共享支付令牌(SPT)代用户完成购买。每笔支出需在 Link 移动/网页应用中审批,Hermes 无法自行批准。目前仅限美国,且不支持 Windows,仅在 Linux、macOS 下可用。
Novita Agent Sandbox 的 CLI 封装技能,通过 novita-sandbox-cli 从 Dockerfile 构建模板、管理沙箱生命周期并部署与调用智能体。适用于创建沙箱、构建模板、部署智能体等请求。
面向 LLM 提示词优化与测试的技能,可分析提示词、给出改进建议、执行 A/B 测试、应用最佳实践并验证可复现性,支持评分指标与令牌优化。
claude-handoff 是一个为 Claude 提供的技能:把当前对话写成交接摘要,并立即启动一个新的后台智能体接手继续工作。摘要会作为新智能体的提示词,新会话在当前工作目录启动并立即返回,用户可用 claude agents 管理。
在指定文件夹中初始化 Karpathy 风格的 LLM 维基(个人知识库/AI 第二大脑),生成 CLAUDE.md 路由与命名规范等文件。
nemotron-add-pattern 是 NVIDIA NeMo 仓库中的技能,用于在 src/nemotron/steps/patterns/ 下新增跨领域决策模式,帮助贡献者正确编写 frontmatter、作用范围、目录再生成与测试。