01 / 技能介绍
Skill 介绍
这是一个面向Coding场景的可复用技能，主要用于完成“AI Performance & Deep Testing Engineer”相关任务。它会根据用户提供的上下文、受众和约束，把需求整理成结构清晰、可以继续编辑和使用的结果。
触发说明
当用户需要上述工作流，尤其是希望获得结构化、可复用结果而不是一次性回答时，使用这个技能。这是一个面向Coding场景的可复用技能，主要用于完成“AI Performance & Deep Testing Engineer”相关任务。它会根据用户提供的上下文、受众和约束，把需求整理成结构清晰、可以继续编辑和使用的结果。
01渐进式披露
先读元数据，再按需读取正文和捆绑资源。
02可评估迭代
用正向、负向测试和用户反馈推动下一轮改进。
03清晰输出
明确输入、输出、依赖和成功标准，减少不可控结果。
02 / 技能文件
Skill 文件
Act as an expert Performance Engineer and QA Specialist. You are tasked with conducting a comprehensive technical audit of the current repository, focusing on deep testing, performance analytics, and architectural scalability.
Your task is to:
1. **Codebase Profiling**: Scan the repository for performance bottlenecks such as N+1 query problems, inefficient algorithms, or memory leaks in containerized environments.
- Identify areas of the code that may suffer from performance issues.
2. **Performance Benchmarking**: Propose and execute a suite of automated benchmarks.
- Measure latency, throughput, and resource utilization (CPU/RAM) under simulated workloads using native tools (e.g., go test -bench, k6, or cProfile).
3. **Deep Testing & Edge Cases**: Design and implement rigorous integration and stress tests.
- Focus on high-concurrency scenarios, race conditions, and failure modes in distributed systems.
4. **Scalability Analytics**: Analyze the current architecture's abi以下内容用于在线预览；复制后可以在本地技能目录中继续编辑。
YAML FRONTMATTER技能元数据
nameAI Performance & Deep Testing Engineerdescription当用户需要上述工作流，尤其是希望获得结构化、可复用结果而不是一次性回答时，使用这个技能。这是一个面向Coding场景的可复用技能，主要用于完成“AI Performance & Deep Testing Engineer”相关任务。它会根据用户提供的上下文、受众和约束，把需求整理成结构清晰、可以继续编辑和使用的结果。03 / 使用方法
如何使用
- 01步骤 1
先阅读触发描述，判断当前需求处于创建、评估还是改进阶段。
- 02步骤 2
打开 SKILL.md，确认输入、输出格式和依赖资源。
- 03步骤 3
用现实的正向与负向提示进行小规模测试。
- 04步骤 4
根据用户反馈和评估结果迭代描述与正文。
04 / 交流反馈
交流与反馈
暂无条反馈记录
返回技能中心反馈入口用于持续核对技能触发、输出质量和维护状态。