用途：在调查 LCP/INP/CLS 问题、缩减 JS、改善 Lighthouse 表现时使用，目标是让中等性能设备也获得快速体验，而非只在高端桌面端达标。
主要能力：围绕核心指标 LCP（最大内容可见）、INP（交互响应）、CLS（布局稳定）以及次要指标 TTFB、bundle 体积、hydration 成本展开优化。渲染与 JS 方面，减少关键路径 JS，对路由和重功能做 code-split，栈允许时采用 server-first（RSC），只 hydrate 必要 islands，避免数据请求瀑布，对昂贵 handler 做 debounce/throttle，拆分长任务，替换可替代的重依赖（如 moment 换 date-fns/原生、lodash 全量换按需导入）。图片与字体方面，使用正确尺寸、现代格式、首屏以下 lazy、显式尺寸；Hero/LCP 图片高优先级且不 lazy；字体做 subset、display=swap/optional，仅 preload 关键字形，避免字体与媒体造成布局偏移。缓存与网络方面，为静态资源设定清晰的 HTTP/CDN 缓存策略，谨慎使用 prefetch/preload，压缩资源，避免臃肿 JSON，用 streaming/Suspense 尽早反馈。
使用方式：先定义 baseline（Lab 与可用的 Field 数据）和数值目标；复现问题（指定路由、设备限速）；借助 Lighthouse、Performance 面板、React Profiler、bundle analyzer 分析；应用影响最大且改动最小的调整；重新测量并记录差值。
适用场景：Web 前端性能审计与优化、Core Web Vitals 回归排查、bundle 瘦身、图片与字体加载优化。
限制与反模式：避免优化无关的微基准；不要在 LCP 图片上使用 loading="lazy"；避免动画引发 layout thrashing；不要在关键路径加载 analytics/chat；不要忽略移动端。完成标准为 baseline 与优化后均有测量、CLS/LCP/INP 回归被避免或说明、关键路径 bundle 减小或说明、图片字体无明显偏移、改动不破坏功能。具体安装命令与平台支持暂未提供。