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name: naodeng-performance-bottleneck-analysis
description: "Use this skill when you need to form evidence-based performance bottleneck hypotheses and validation steps; triggers include 性能瓶颈分析 and performance bottleneck analysis."
license: "NOASSERTION"
metadata:
  decimalai-skill-id: "e318e46c-d7a9-4d61-97eb-65d1ec3e1395"
  decimalai-version-id: "8dca2e10-43a0-4459-9b2a-af041065d7ac"
  decimalai-version: "4"
  decimalai-body-sha256: "8fac866dc625f93051a260e1448bbf69b9a2e3afc1da92bf498087b193069bb1"
  decimalai-name: "naodeng/performance-bottleneck-analysis"
  decimalai-format: "1"
  decimalai-invocation: "model"
  decimalai-category: "testing"
  decimalai-source: "https://app.decimal.ai/s/naodeng-performance-bottleneck-analysis@4/SKILL.md"
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# 性能瓶颈分析（中文版）

## 何时使用

- 需要结合负载、指标和链路证据定位限制吞吐或延迟的资源与代码路径。
- 需要对现有方案、结果或证据做风险评审，并形成可执行改进项。
- 输入不完整，但仍需先给出带假设和信息缺口的可用初版。

## 输出格式选项

- 默认输出 Markdown，适合评审、执行和持续补充。
- 用户要求表格、CSV、JSON 或工单格式时，保留同样的风险、证据、优先级和边界字段。
- 若输出会进入自动化流程，先确认字段 schema、枚举值和必填项。

## 如何使用

1. 先阅读并遵循 `prompts/performance-bottleneck-analysis.md` 的输入、执行规则、最低覆盖清单和输出顺序。
2. 补充真正影响判断的范围、环境、版本、限制、证据和成功标准。
3. 先做输入审计，再区分已确认事实、合理假设和待确认问题。
4. 按风险和证据强度排序，产出可直接执行、评审或验证的结果。
5. 信息不足时不要停在提问：先交付受限初版，并说明哪些结论暂不能成立。

## 参考文件

- 每次执行必须读取 `prompts/performance-bottleneck-analysis.md`；它是本 Skill 的完整执行规范。
- 需要评测或回归本 Skill 时，读取 `evals/eval.yaml` 与匹配的 `evals/cases/` 用例。
- 只有目录实际存在且任务需要时，才读取 `references/`、`examples/`、`scripts/` 或 `output-formats.md`，不要假设不存在的资产。

## 核心约束

- 先确认负载模型有效
- 瓶颈结论需要多信号交叉验证
- 不要把高利用率自动等同于根因
- 不编造输入中不存在的系统行为、字段、数据、指标或根因。
- 关键结论必须关联证据；证据不足时标记为假设并给出验证方法。
- 优先级必须说明业务影响、发生可能性或可探测性依据。

## 交付前自检

- [ ] 已覆盖：吞吐拐点、排队、CPU、内存与 GC、I/O、锁竞争、连接池、下游依赖。
- [ ] 已区分事实、假设、缺口和建议。
- [ ] 高风险项有明确优先级、证据、负责人或下一步。
- [ ] 输出包含可验证的判断标准，而非泛泛而谈。
- [ ] 未执行未经授权的生产写操作或破坏性动作。

## 常见误区

- 只列检查点，不说明输入条件、预期结果或证据。
- 把所有事项都标为高优先级，失去取舍价值。
- 用工具名或通用理论替代领域判断。
- 输入不完整时直接拒绝，或反过来假装结论已经确定。

## 最佳实践

- 从最可能造成业务损失、安全问题或发布阻塞的路径开始。
- 用最小可验证实验缩小不确定性，并记录复现条件。
- 让输出能够被另一位工程师直接执行和复核。