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智能体与模型

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更新于 10-16 08:38

技能介绍

用途:该技能用于对 Claude Flow 集群(swarm)进行全面的性能分析,定位瓶颈、剖析运行过程、生成报告并给出可执行的优化建议。

主要能力:

  1. 瓶颈检测:覆盖通信(消息队列延迟、智能体响应时间、协调开销)、处理(任务完成时间、智能体利用率、并行效率)、内存(缓存命中率、存储 I/O、模式加载)和网络(API 延迟、MCP 通信延迟)四类指标。
  2. 性能剖析:任务执行期间自动分析执行时间与复杂度、智能体利用率、资源约束与操作模式。
  3. 报告生成:支持 json、html、markdown 格式,可包含详细指标与图表、与前一集群对比,并指定输出文件与章节。
  4. 优化建议与自动修复:提供按优先级排列的建议与预期改进,可用 --fix 应用拓扑、缓存、并发、优先级和资源优化。

必要用法(保留原命令):

  • 基础瓶颈检测:npx claude-flow bottleneck detect
  • 生成性能报告:npx claude-flow analysis performance-report --format html --include-metrics
  • 检测并自动修复:npx claude-flow bottleneck detect --fix --threshold 15 检测选项包括 --swarm-id/-s、--time-range/-t、--threshold、--export/-e、--fix;报告选项包括 --format、--include-metrics、--compare、--time-range、--output、--sections。

MCP 集成:可通过 mcp__claude-flow__bottleneck_detect 与 mcp__claude-flow__task_results 调用,返回瓶颈类型、严重程度、影响、受影响组件、改进建议与指标(如平均执行时间、智能体利用率、缓存命中率、并行化因子)。

适用场景:集群性能调优、CI/CD 中性能阈值检查、按周或按小时生成报告、持续监控(npx claude-flow swarm monitor --interval 5)及容量规划。

限制:资料未提供价格、收费模式、平台支持范围、具体性能提升的保证或适用环境要求。文档所列“典型改进”(如通信提速 30-50%)为示例预期,实际效果需自行验证。使用 --fix 前应先审查并在开发环境测试,建议增量应用并监控影响;阈值可据环境调整(生产 10-15%,开发 25-30%)。