perf-theory-gatherer

仓库创建 2025年10月22日最近提交 2 个月前SkillHot 收录 23 天前

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▸ 精选理由

把代码变更与性能影响关联，快速定位可能根因。

这个 Skill 做什么

基于代码和 git 历史生成针对场景的性能假设与证据链。

根据代码和 Git 历史为特定场景生成有证据链的性能假设，每条假设都标明相关路径和置信度，方便后续验证。适合定位性能瓶颈、制定测试或排查回归时使用。通常产出最多五条可验证假设，帮助团队快速聚焦并组织实验。

▸ 展开 SKILL.md 英文原文

Use when generating performance hypotheses backed by git history and code evidence.

开发编程性能假设代码证据git历史通用

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安装 / 使用

给你的 Agent 一句话（通用）

帮我安装这个 skill：https://raw.githubusercontent.com/ComposioHQ/awesome-claude-plugins/master/perf/skills/theory/SKILL.md

或 curl 直取 SKILL.md

curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/ComposioHQ/awesome-claude-plugins/master/perf/skills/theory/SKILL.md"

SKILL.MD 节选查看完整文件 ↗

# perf-theory-gatherer

Generate performance hypotheses for a specific scenario.

Follow `docs/perf-requirements.md` as the canonical contract.

## Required Steps

1. Review recent git history (scope to relevant paths when possible).
2. Identify code paths involved in the scenario (repo-map or grep).
3. Produce up to 5 hypotheses with evidence + confidence.

## Output Format

```
hypotheses:
  - id: H1
    hypothesis: <short description>
    evidence: <file/path or git change>
    confidence: low|medium|high
  - id: H2
    ...
```

## Constraints

- MUST check git history before hypothesizing.
- No optimization suggestions; only hypotheses.
- Keep to 5 hypotheses maximum.

via SKILL·HOT · 数据来自 GitHub 公开信息 · 原文版权归作者所有