用途：识别代码中的性能问题与瓶颈，并给出具体优化建议，模拟资深开发者会推荐的做法。当用户提到性能、优化、速度等关键词时可调用。
主要能力：按六大类分析性能问题——1) 算法复杂度（嵌套循环、低效查找/排序、循环内字符串拼接）；2) 数据库性能（N+1 查询、缺索引、SELECT *、无分页、无连接池、无预处理语句）；3) 内存问题（内存泄漏、过多分配、全量加载内存、缓存缺失、深拷贝）；4) I/O 性能（同步 I/O、无批处理、无压缩、无流式读取、反复文件 I/O）；5) 前端/API 性能（无懒加载、缺 CDN、包体积过大、阻塞渲染、缺缓存头、API 调用过多）；6) 并发问题（缺少并行、竞态条件、锁争用、线程池耗尽）。
分析流程：定位热点、计算复杂度、匹配已知反模式、估算收益、排定优先级、生成修复建议。技术包括 Big O 分析、反模式匹配、查询与循环静态分析、资源占用估算及最佳实践对比。
使用方式：作为技能调用，返回包含 file、issues（type、severity、location、description、当前/优化后性能、impact、effort、suggestedFix）与 recommendations（优先级、标题、影响、工作量）的结构化对象。示例涵盖 N+1 查询检测、低效算法（冒泡排序）与缺失数据库索引。
适用场景：代码审查、上线前性能把关、慢查询与扩展性排查。
限制：若文件类型无法识别会跳过分析或使用通用模式；缺少度量数据时仅做理论分析；上下文不足时会追问用例；未发现问题则确认代码性能尚可。优先级矩阵按改进倍数与流量分 critical/high/medium/low。该技能聚焦明显的性能反模式，不做微优化，强调优化应可测量、有针对性、经验证并与代码复杂度平衡。具体收费与平台支持情况暂未提供。