用途：Performance Profiler 是一个项目性能分析技能，用于扫描代码与配置，检测 bundle 体积、依赖膨胀、大文件、未优化资源等问题，并输出按影响程度排序的优化建议。触发方式包括用户要求分析项目性能、提到 bundle 体积或加载缓慢、想排查拖慢项目的依赖、想减少 bundle 体积、查找并移除未使用依赖、检查 barrel 文件对 tree-shaking 的影响，或输入 /performance-profiler。
主要能力：先通过 package.json、go.mod、requirements.txt/pyproject.toml 识别项目类型，再分析依赖，统计直接依赖、间接依赖、过时依赖数量，计算健康度评分，标记重复依赖与可能的冗余依赖；随后扫描代码模式，例如 barrel file、超过 500KB 的静态文件、未使用资源、构建配置、Go 的 init 函数与大 struct 值传递、Python 的 import * 与异步上下文中的同步 I/O；最后生成包含总览、高/中/低优先级问题和具体修复命令的报告。
使用方式：以 /performance-profiler 分析当前项目并输出建议报告。示例命令包括 npx --yes cost-of-modules、go list -m all、go list -m -u all、npm outdated --json、pip list --outdated 以及使用 python3 解析 package.json 的替代脚本。
适用场景：前端或全栈项目的依赖与 bundle 分析、Go 与 Python 项目的依赖梳理、构建配置审查和性能优化建议收集。
限制：不适用于运行时性能剖析（需 New Relic、Datadog 等 APM）、负载测试（用 k6、Locust、Apache Bench）、查看代码覆盖率、数据库查询优化或 Core Web Vitals 检查。devDependencies 不影响线上 bundle，不应建议全部删除；需分析 lock 文件获取真实依赖树；重复依赖可能是必须保留的 peer dependency。官方来源与具体版本支持暂未提供。