用途：对代码做静态分析，找出时间与空间复杂度热点，帮助在性能敏感合并前、函数“感觉慢”时或审查重构是否引入 O(n²) 模式时定位问题。
主要能力：分三级递进。一级使用 Python 标准库 ast，始终运行，覆盖 T1-T6 时间与 S1-S3 空间检测器；二级在安装 gauntlet 后使用其 tree-sitter 解析器扩展到 JS/TS、Go、Rust、Java、C/C++；三级在存在 .gauntlet/graph.db 时用代码图按传递调用链升级严重度。缺失 gauntlet 时二三级为空操作，一级仍可产出 Python 发现。发现按 HIGH、MEDIUM、LOW、CRITICAL 分级，并给出文件、行号、消息与建议。
使用方式：命令行可运行 /performance-review 扫描变更文件，/performance-review path/to/file.py 扫描单文件，/performance-review --tier 1 强制仅一级。也可编程调用 PerformanceReviewSkill().analyze(context, path) 获取 issues。工作流包括建立上下文、一级 AST 扫描、分类排序、二三级增强、生成 markdown 报告，最后用引用验证器核实发现。
适用场景：用户规模输入上的合并前审查、性能问题初步分诊、重构回归审计、AI 生成代码的嵌套循环护栏。
限制：不做运行时测量，需要内存或 CPU 实测时应改用 parseltongue:python-performance；不提供通用重构指导；不判断手写循环变换是否值得保留；不处理架构级性能。一级仅覆盖 Python，多语言依赖 gauntlet。发现需用 profiler 或基准复现验证，AST 层面成立但调用图层面可能不成立。新增检测器需先写失败测试，移除误报需加回归测试。具体安装命令与收费信息暂未提供。