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# Performance Profiler 一键分析项目性能瓶颈，输出优先级排序的优化建议。 ## Overview 扫描项目代码和配置，检测性能问题：bundle 体积、依赖膨胀、大文件、N+1 查询模式、未优化的资源。输出按影响程度排序的可执行优化建议报告。 ## When to Use - 用户想分析项目性能 - 用户提到 bundle size、加载慢、性能优化 - 用户想知道哪些依赖拖慢了项目 - 用户输入 `/performance-profiler` **When NOT to Use:** - 用户想做运行时 profiling（需要专门的 APM 工具） - 用户想做负载测试 - 用户只是想看代码覆盖率 ## Core Pattern ### Step 1: 检测项目类型 | 检测文件 | 项目类型 | 分析重点 | |---------|---------|---------| | `package.json` | Node.js / 前端 | bundle size、依赖数量、tree-shaking | | `go.mod` | Go | 二进制大小、依赖数量 | | `requirements.txt` / `pyproject.toml` | Python | 依赖数量、重复依赖 | | `Cargo.toml` | Rust | 编译时间、依赖数量 | ### Step 2: 分析依赖 ```bash # Node.js npx cost-of-modules --no-install 2>/dev/null || echo "跳过" cat package.json | python3 -c "import sys,json; d=json.load(sys.stdin); print(f'Dependencies: {len(d.get(\"dependencies\",{}))}, DevDependencies: {len(d.get(\"devDependencies\",{}))}')" # Go cat go.mod | grep -c "require" || echo "0" # Python wc -l requirements.txt 2>/dev/null || echo "0" ``` 统计： - 直接依赖数量 - 重复依赖（不同包引入同一依赖的不同版本） - 可能的冗余依赖 ### Step 3: 扫描代码模式 **前端/Node.js 重点：** - 检查 `import`/`require` 是否有 barrel file（`index.ts` re-export 所有模块） - 检查是否有大型静态文件（>500KB 的图片/字体） - 检查是否有未使用的 CSS/JS 文件 - 检查 `next.config.js` / `vite.config.ts` 的优化配置 **Go 重点：** - 检查是否有不必要的 `init()` 函数 - 检查大 struct 的值传递（应改指针） **Python 重点：** - 检查是否有 `import *` - 检查是否有同步 I/O 在异步上下文中 ### Step 4: 生成报告 使用 `templates/report.md` 模板，输出： 1. **总览** — 依赖数量、项目健康度评分 2. **高优先级** — 影响最大的问题（bundle 膨胀、冗余依赖） 3. **中优先级** —