用途：该技能围绕“先测量、再分析、最后优化”的顺序，提供 Web 性能分析的原则与工作流，帮助定位并修复性能瓶颈。
主要能力：
- Core Web Vitals 指标参考：LCP 良好 < 2.5s、较差 > 4.0s（加载）；INP 良好 < 200ms、较差 > 500ms（交互）；CLS 良好 < 0.1、较差 > 0.25（稳定性）。测量时机：开发阶段用本地 Lighthouse，CI/CD 用 Lighthouse CI，生产环境用 RUM（真实用户监控）。
- 四步分析流程：BASELINE（测量现状）→ IDENTIFY（找瓶颈）→ FIX（针对性修改）→ VALIDATE（确认改进）。
- 工具选择：页面加载用 Lighthouse，包体积用 Bundle analyzer，运行时用 DevTools Performance，内存用 DevTools Memory，网络用 DevTools Network。
- 打包分析：关注大依赖、重复代码、未使用代码、缺少拆分；对应动作包括按需导入具体模块、去重与升级版本、路由代码分割、tree shake。
- 运行时与内存分析：识别长任务（>50ms，UI 阻塞）、大量小任务、布局/绘制瓶颈、脚本执行；内存方面关注堆增长（可能泄漏）、大对象保留、未清理的游离 DOM。
- 常见瓶颈与快速优化优先级：慢首屏（大 JS、渲染阻塞）、慢交互（重事件处理）、滚动卡顿（布局抖动）、内存增长（泄漏）；优先启用压缩、图片懒加载、路由代码分割，其次缓存静态资源、优化图片。
使用方式：可运行脚本 scripts/lighthouse_audit.py 进行 Lighthouse 性能审计，用法为 python scripts/lighthouse_audit.py https://example.com。
限制与原则：避免猜测问题、过早优化、微优化和忽略真实用户数据；应先分析再优化，优先解决最大问题，并记住“最快的代码是不运行的代码”，先移除再优化。其他细节暂未提供。