用途：用于识别并改善应用性能瓶颈，覆盖算法、数据库、基础设施和代码结构等层面，适合应用变慢、响应超 SLA、CPU/内存偏高或需满足性能预算与生产部署优化的场景。
主要能力：算法优化（如 O(n²) 降为 O(n)）；数据库优化（消除 N+1 查询、添加索引）；打包体积缩减（代码分割、tree shaking）；React 性能（memoization、虚拟列表）；API 响应时间（缓存策略、异步处理）；内存优化（减少分配、修复泄漏）。参考内容含性能剖析工具与技术、基准测试实践、优化决策框架、性能预算指南、监控告警策略；模板含性能测试（Lighthouse、Web Vitals）、基准对比、优化报告结构与性能预算定义。
使用方式：资料给出查看示例、参考指南和模板的命令：ls examples/、ls reference/、ls templates/。相关智能体包括 performance-optimizer（自动分析与优化）、memory-profiler（内存泄漏检测与剖析）、observability-engineer（生产监控搭建）。
限制：资料未提供安装命令、价格、平台支持范围、具体运行方式与完整使用步骤，暂未提供；指标中的优化成功率与版本信息仅为资料原文。