--- name: performance-review description: 对代码变更、Pull Request、分支或工作区 diff 进行聚焦性能评审,关注算法复杂度、数据库查询模式、N+1 风险、分页、缓存、批处理、内存使用、同步 I/O、延迟和负载行为;当 Codex 被要求做性能评审、可扩展性评审、性能剖析计划、基准测试计划或延迟风险评估时使用。 --- # 性能评审 ## 快速开始 - 当仓库路径或变更文件路径可用时,运行 `scripts/performance_signal_scan.py `。 - 在输出发现前,先阅读 [references/performance-review-checklist.md](references/performance-review-checklist.md)。 - 遵循 [../_shared/references/skill-operating-rules.md](../_shared/references/skill-operating-rules.md) 中共享的安全、验证和范围规则。 - 关注热点路径、数据规模、请求速率和运维成本。 - 除非用户明确要求修复,否则保持只读。 ## 评审流程 1. 先明确预期规模:记录数、每秒请求数、并发度、负载大小、内存预算和延迟预算。 2. 识别热点路径和高成本依赖:数据库、网络、文件系统、CPU、序列化、渲染、队列。 3. 运行信号扫描: ```bash python3 scripts/performance_signal_scan.py /path/to/repo-or-file ``` 4. 针对现实中的最坏输入,追踪循环、查询、API 调用和分配路径。 5. 推荐验证方式:定向测试、性能剖析、explain plan、基准测试、压测或生产指标观察。 ## 输出规则 - 每个发现都必须包含规模假设和成本机制。 - 区分“已经测量到的问题”和“合理推断的风险”。 - 优先给出具体缓解措施:加分页、批量调用、加索引、带失效机制的缓存、流式处理数据、避免重复工作。 - 如果没有发现问题,也要说明剩余风险,以及是否跳过了性能剖析或基准测试。