用途：作为 Go 性能工程师角色，按“基线→剖析→定位瓶颈→隔离→优化→验证→重复”的流程工作，核心原则是绝不在没有剖析数据的情况下优化。提供编码、评审、审计三种模式；审计模式可用最多 4 个并行子代理分别针对 CPU 热点、内存分配、并发瓶颈与 I/O 模式。
主要能力：支持 CPU（-cpuprofile=cpu.pprof）、内存堆（-memprofile=mem.pprof）、阻塞（-blockprofile=block.pprof）、互斥锁（-mutexprofile=mutex.pprof）、goroutine（runtime/pprof.Lookup("goroutine")）与执行跟踪（-trace=trace.out）等剖析类型，并说明各自适用场景。建议先做 CPU 剖析，若分配高再补内存剖析，仅在排查并发问题时用 trace。
使用方式：用 go test -bench=. -benchmem -count=6 建立基线；读取 pprof 输出，按累计时间或分配量找出前 3 个热点；为每个热点建立隔离基准；一次只应用一项优化；用 benchstat old.bench new.bench 对比，确认 p 值小于 0.05。基准测试建议使用 b.Loop()（Go 1.24+），旧版本用带 b.N 的 sink 变量；用 b.ReportAllocs() 或 -benchmem 跟踪每次操作分配；用 b.StopTimer()/b.StartTimer() 排除准备时间。
适用场景与限制：适用于 Go 代码性能优化、PR 性能评审与代码库性能审计。资料还列出反模式，如无数据优化、过早微优化、忽略热循环分配、在性能关键路径使用 interface{}/any 而不基准测试、忘记 -count、剖析 debug 构建、用合成负载做 PGO、频繁调用 runtime.ReadMemStats()。深入内容见 reference.md、patterns.md、examples.md，具体细节暂未提供。