perf-profiler
执行 CPU/内存分析、生成火焰图并捕获性能证据。
相关性达标的全量 Skills(含未精选长尾)· 共 2249 个
执行 CPU/内存分析、生成火焰图并捕获性能证据。
将结构化的性能调查笔记和证据追加到项目状态目录中。
识别性能场景相关的入口点与可能热点文件以指导剖析。
按严格规则运行顺序化性能基准以确保测量稳定可靠。
管理性能基线 JSON,记录元数据并便于版本比对。
将性能调查结果综合为证据支持的结论与可执行建议。
指导构建符合最佳实践的 MCP 服务器以让 LLM 调用外部服务。
生成高质量、富有设计感的生产级前端界面与可运行代码。
从 git 提交自动生成面向用户的发布说明。
用于构建复杂 claude.ai HTML 前端 artifact 的模板与打包工具链。
审计 Obsidian 笔记库:查找陈旧草稿、空文件夹、重复文件等。
为 Java 项目提供 JUnit5 + AssertJ 的高质量测试编写与审查指南。
提供 Spring Boot 项目结构、控制器、服务、异常处理与常用最佳实践。
提供 SOLID 设计原则检查与 Java 示例,辅助重构与类设计评审。
基于 OWASP 的 Java 应用安全检查清单与常见漏洞防护建议。
识别 Java 代码中的潜在性能味道(流、装箱、正则、对象创建等)并给出注意点。
审计 Maven 依赖的版本、冲突与安全漏洞,适合发布前检查。
为 Java 提供结构化日志、MDC 请求追踪与 AI 可解析的日志格式建议。
提供 JPA/Hibernate 的最佳实践与常见性能问题(N+1、懒加载、事务等)解决建议。
提供 Java 主版本迁移路径、兼容性检查与依赖调整的逐步指南。
基于系统化检查表对 Java 代码进行安全性、健壮性与性能审查并给出建议。
对 GitHub issue 进行分类、标注优先级并整理以便跟进与维护。
根据代码变更自动生成符合 Conventional Commits 规范的提交信息。
提供常见设计模式说明与 Java 示例,辅助实现与重构方案选择。
审查 Java 并发代码,检测线程安全、竞态、死锁与现代异步模式使用。
依据 Clean Code 原则提供代码可读性与可维护性改进建议与重构方向。
根据 git 提交(遵循 Conventional Commits)自动生成发布变更日志。
宏观评估 Java 项目的包结构、模块边界与依赖方向
审查 REST API 合约的语义、版本与兼容性问题
Hook 开发规范与模板(Shell + TypeScript 执行模式)。
完整的 Claude Code Hook 输入/输出模式、注册与测试参考。
通过 MCP 脚本在 GitHub 上按类型搜索代码、仓库、Issue 与 PR。
规范提交流程,要求通过 /commit 技能生成无归属的提交并记录变更理由。
按范围编排定位、实现、测试和提交的修复工作流与技能链路。
按快/深/架构等层次只读地探索内部代码库并引导提问流程。
检查实际被 uv/venv 使用的 Python 解释器与已装包情况。
根据仓库模板自动生成符合规范的 PR 描述文本。
通过查看日志、数据库和 git 历史来协助调试问题而不改动代码。
系统性排查 Claude Code 钩子不触发或行为异常的问题流程。
使用 TLDR 静态分析查找项目中的未使用函数和死代码。