用途
本技能用于优化 Cloudflare Workers 的性能，降低延迟并减少资源消耗。当 Worker 出现响应缓慢、延迟偏高、冷启动慢，或触发 CPU 限制等问题时，可借助本技能定位并改进。
主要能力
技能围绕 CPU、内存、缓存和打包体积四个方面给出优化方法。
快速优化技巧包括：避免不必要的请求克隆（不需要复用请求体时直接解析，而非 clone 整个请求）；使用流式处理替代缓冲（通过 TransformStream 边处理边返回，而非先读取完整响应再转换）；缓存昂贵操作（使用 caches.default 匹配并复用缓存响应）。
关键规则包括：保持在 CPU 限制以内（免费版 10ms、付费版 30ms、unbound 50ms）；减少冷启动（打包体积控制在 1MB 以内，避免动态导入）；使用 Cache API 在边缘缓存响应；对大负载使用流式处理而非整体缓冲；批量合并多次 KV/D1 调用。
技能还提供“十大性能错误”对照表，列出错误、症状与修复方式，例如 CPU 超限导致 Worker 被终止、冷启动延迟、内存压力、KV 延迟、D1 慢查询、打包体积过大、阻塞操作、不必要的克隆、缺少缓存、同步操作等。
使用方式
技能包含代码示例与配套资源。CPU 优化部分演示如何对热点路径做计时分析（记录 fetch、process、serialize 各阶段耗时），以及针对大 JSON 使用流式解析器（如 @streamparser/json）逐块解析。内存优化部分演示避免一次性加载大数组，改为按批次（如 LIMIT/OFFSET）分批处理。缓存策略部分演示多层缓存结构：请求级内存缓存（Map）、边缘本地 Cache API、全局 KV。打包体积优化部分演示按需导入（如从 lodash-es 导入 debounce 而非整体导入 lodash）以及延迟加载重型依赖。
技能还提供按任务加载的参考文档指引：优化 CPU 加载 references/cpu-optimization.md，内存问题加载 references/memory-optimization.md，实现缓存加载 references/caching-strategies.md，减小打包体积加载 references/bundle-optimization.md，冷启动问题加载 references/cold-starts.md。
模板包括：templates/performance-middleware.ts（性能监控，用于添加计时/分析）、templates/caching-layer.ts（多层缓存，用于实现缓存）、templates/optimized-worker.ts（性能模式，用于从优化后的 Worker 起步）。
脚本包括：scripts/benchmark.sh（负载测试，命令 ./benchmark.sh <url>）、scripts/profile-worker.sh（CPU 分析，命令 ./profile-worker.sh）。
适用场景
适用于需要诊断和改善 Cloudflare Workers 性能的开发者，包括处理慢 Worker、高延迟、冷启动、CPU 超限、内存压力、缓存缺失、打包体积过大等问题。
限制
资料未提供该技能的安装方式、收费与价格信息、支持的平台范围、具体效果数据，以及除上述内容外的其他功能说明。