用途：该技能为 Claude Flow 集群提供性能分析套件，用于识别瓶颈、剖析集群运行、生成报告并给出可执行的优化建议，同时可结合 RuVector 的 Q-learning 与向量记忆。
主要能力：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、智能体间通信延迟）、处理（任务完成时间、智能体利用率、并行效率、资源争用）、内存（缓存命中率、存储 I/O、神经模式加载时间）与网络（API 延迟、MCP 通信延迟、外部服务超时）。性能剖析支持实时监控与历史分析；报告生成支持 json、html、markdown 格式，可包含指标、对比历史集群、按章节输出；优化建议涵盖拓扑、缓存、并发、优先级与资源优化，并可通过 --fix 自动应用。
使用方式：基本检测 npx claude-flow bottleneck detect；生成报告 npx claude-flow analysis performance-report --format html --include-metrics；自动修复 npx claude-flow bottleneck detect --fix --threshold 15。常用选项包括 --swarm-id、--time-range（1h、24h、7d、all）、--threshold、--export、--compare、--output、--sections。也可通过 MCP 调用 mcp__claude-flow__bottleneck_detect 与 mcp__claude-flow__task_results。
适用场景：集群性能调优、CI/CD 性能阈值检查、持续监控与周报生成、容量规划。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围与效果保证；自动修复前建议先审查并在开发环境测试，阈值需按环境调整。