用途：用于识别并优化应用性能瓶颈，覆盖算法、数据库、基础设施与代码结构等多个层面，适合应用变慢、响应超出 SLA、CPU 或内存占用偏高以及为生产部署做优化时使用。
主要能力：提供示例、参考指南与模板三类资源。示例涵盖算法复杂度优化（如 O(n²)→O(n)）、数据库优化（消除 N+1 查询、添加索引）、包体积缩减（代码分割、tree shaking）、React 性能（记忆化、虚拟列表）、API 响应时间（缓存、异步处理）与内存优化（减少分配、修复泄漏）。参考指南包括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、监控与告警策略。模板包括性能测试（Lighthouse、Web Vitals）、基准对比、优化报告结构与性能预算定义。
使用方式：可先浏览资源目录，例如 ls examples/、ls reference/、ls templates/，再按场景选用示例或模板进行基准测试与优化。相关资料还提到配套的 performance-optimizer 智能体用于自动化性能分析与优化。
适用场景：应用响应缓慢、API 超时、前端渲染卡顿、包体积过大、内存泄漏排查，以及需要满足性能预算的生产部署前优化。
限制：资料称优化成功率 85%+、示例均经过真实应用测试，但具体度量口径、适用平台与依赖未提供；版本为 1.0，最后更新 2025-01-15。技能的具体安装方式、收费模式与运行环境暂未提供。