performance-opt
Über
Diese Claude-Fähigkeit analysiert und optimiert die Anwendungsleistung in den Bereichen Bundle-Größe, Render-Performance und API-Antwortzeiten. Sie wurde entwickelt, um langsame Seiten zu untersuchen und Produktions-Builds durch die Identifizierung von Engpässen zu optimieren. Die Fähigkeit bietet Werkzeuge, um wichtige Metriken wie Core Web Vitals und Datenbankabfrageleistung zu messen und zu verbessern.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add sgcarstrends/sgcarstrends -a claude-code/plugin add https://github.com/sgcarstrends/sgcarstrendsgit clone https://github.com/sgcarstrends/sgcarstrends.git ~/.claude/skills/performance-optKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the performance-opt skill?
performance-opt is a Claude Skill by sgcarstrends. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform performance-opt-related tasks without extra prompting.
How do I install performance-opt?
Use the install commands on this page: add performance-opt to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does performance-opt belong to?
performance-opt is in the Meta category, tagged api and design.
Is performance-opt free to use?
Yes. performance-opt is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Verwandte Skills
Diese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.
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SGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.