用途：面向性能问题的跨栈方法论框架，帮助判断当前该做哪一步（度量/定位/优化/验证）、用哪个流派镜片、避开哪个陷阱。核心戒律是“不靠猜，先量测”。
主要能力：顶层为跨栈共识方法论，下设系统/后端（Gregg）、前端/Web（Souders、Osmani、web.dev）、低延迟（Thompson、Acton、Tene）三个子流派框架，并列出流派间真实分歧。7 个跨栈方法论包括测量先于优化、瓶颈思维（Amdahl）、看尾部不看均值、只优化关键 3%（Knuth）、机制同理心、科学方法循环、trade-off 耦合（Little 定律）。另含症状到镜片的映射表、决策启发式与反模式速查。
使用方式：先判型——具体系统/代码/页面慢，还是抽象方法论问。抽象问题直接走核心方法论；具体问题必须先要数据：当前具体数字（哪个指标、p75/p99 还是单次）、有无 profiling/火焰图/瀑布图/执行计划、baseline 与可复现负载条件。拿不到数据时不给结论，改为交付“诊断剧本”，说明该测哪些指标、用什么工具、拿到数据后怎么读。
适用场景：服务器/后端资源瓶颈定位、网页加载与交互体验、交易/游戏/实时系统延迟问题，以及性能优化的一般思路讨论。
限制：不替代实际测量，真实瓶颈只有 profiling 数据能回答；Core Web Vitals 等阈值会过时，涉及具体数字应联网核对最新值；数据库查询优化、网络协议调优、编译器优化标志、GPU/异构计算等专项未单独覆盖，落到这些领域时只给方法论层并明说。参考集包括 methodology.md、schools.md、tensions.md、benchmarking.md。