用途：对代码库做深度性能优化审计，通过并行专家智能体发现性能反模式、低效实现与次优代码。
主要能力：先检测技术栈（如 package.json、requirements.txt、go.mod、Cargo.toml、pom.xml、Dockerfile 等），随后一次性启动 13 个专项智能体，分别覆盖数据库与查询、内存与资源、算法复杂度、并发与异步、打包与依赖、死代码与冗余、I/O 与网络、渲染与 UI、数据结构、错误与韧性、缓存与记忆化、构建与编译、安全与性能。若检测到日志框架或 Docker/部署配置，可选启动日志可观测性、配置与基础设施两个附加智能体。
使用方式：每个智能体先读取 references/ 下分配的参考文件加载检测模式，再用 Grep/Glob 扫描代码库，仅在确认问题时读取上下文 5-10 行，然后按文件:行号、模式、严重级别、当前代码、变慢原因、最优修复与预估影响报告结果。汇总阶段对所有发现去重、按 CRITICAL、HIGH、MEDIUM、LOW 排序、按文件分组，输出执行摘要、按文件分组的发现表与按影响排序的改进计划。
关键原则：智能体在搜索模式之前不得阅读源码，以避免锚定偏差，修复建议基于最佳实践而非现有实现。
限制：资料未提供安装方式、运行命令、收费模式与具体平台支持信息；每个智能体无发现时报告“No issues found”属有效结果。