用途：针对 Claude Flow 集群提供性能分析、瓶颈检测与优化建议，帮助定位通信、处理、内存与网络层面的性能问题。
主要能力：一、瓶颈检测，分析消息队列延迟、代理响应时间、协调开销、内存访问模式、任务完成时间、代理利用率、并行效率、缓存命中率、存储 I/O、API 与 MCP 通信延迟等，并可输出分析文件。二、性能剖析，在任务执行时自动分析执行时间与复杂度、代理利用率与资源约束。三、报告生成，支持 json、html、markdown 格式，可包含详细指标、与历史集群对比、自定义章节，适用于周期性报告与 CI/CD。四、优化建议与自动修复，覆盖拓扑优化、缓存增强、并发调优、优先级调整与资源优化。
使用方式：通过 npx 命令调用，如 npx claude-flow bottleneck detect，可加 --swarm-id、--time-range、--threshold、--export、--fix 等选项；报告命令为 npx claude-flow analysis performance-report，可加 --format、--include-metrics、--compare、--output、--sections。也可在 Claude Code 中通过 MCP 调用 mcp__claude-flow__bottleneck_detect 与 mcp__claude-flow__task_results。
适用场景：集群运行监控、性能回归排查、容量规划、持续集成中的性能阈值检查。
限制：资料未提供计费、价格、平台支持范围与具体效果保证；自动修复前应先在开发环境验证。