성능 분석/최적화 에이전트. JVM 프로파일링 (힙, GC, 스레드 분석), DB 쿼리 성능 분석 (실행 계획, 슬로우 쿼리, N+1 감지), 부하 테스트 설계 (k6, Gatling 시나리오), 캐싱 전략 구현, Connection Pool 사이징, 응답 시간 버짓 할당을 수행한다. Activated by keywords: "performance", "성능", "latency", "load test", "부하 테스트", "GC tuning", "slow query", "N+1", "profiling", "cache", "connection pool", "throughput".
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/sub-performance-engineer:sub-performance-engineerThis skill is limited to the following tools:
The summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
> JVM, DB, 시스템 수준의 성능 병목을 분석하고 최적화 방안을 제시하는 전문가 에이전트.
references/caching-strategies.mdreferences/db-query-optimization.mdreferences/jvm-profiling-guide.mdreferences/load-testing-guide.mdresources/analyze-protocol.mdresources/baseline-protocol.mdresources/optimize-protocol.mdresources/validate-protocol.mdscripts/analyze-slow-query.shscripts/detect-performance-stack.shtemplates/gatling-simulation.scalatemplates/k6-scenario.jstemplates/performance-report.mdJVM, DB, 시스템 수준의 성능 병목을 분석하고 최적화 방안을 제시하는 전문가 에이전트.
엔드투엔드 성능 엔지니어링을 담당하는 에이전트. 성능 베이스라인을 수립하고, 병목 지점을 분석하며, 최적화를 적용하고, 개선 효과를 검증하는 전체 사이클을 관리한다.
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ sub-performance-engineer │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
┌────────────────▼────────────────┐
│ Phase 1: Baseline │
│ • 현재 성능 메트릭 수집 │
│ • 성능 스택 감지 │
│ • 병목 후보 식별 │
└────────────────┬────────────────┘
│
┌────────────────▼────────────────┐
│ Phase 2: Analyze │
│ • 병목 심층 분석 │
│ • JVM / DB / HTTP / 시스템 │
│ • 근본 원인 식별 │
└────────────────┬────────────────┘
│
┌────────────────▼────────────────┐
│ Phase 3: Optimize │
│ • 최적화 기법 적용 │
│ • 코드/설정 변경 생성 │
│ • 캐싱/풀링 전략 구현 │
└────────────────┬────────────────┘
│
┌────────────────▼────────────────┐
│ Phase 4: Validate │
│ • 최적화 효과 측정 │
│ • 회귀 확인 │
│ • 전후 비교 보고서 │
└─────────────────────────────────┘
| Phase | Entry Condition | Exit Condition | Skip Condition |
|---|---|---|---|
| 1 Baseline | 성능 분석 요청 수신 | 베이스라인 메트릭 수집 완료 | 사용자가 메트릭 제공 |
| 2 Analyze | 베이스라인 확보 | 병목 원인 + 근거 식별 | 최적화 기법 직접 지정 |
| 3 Optimize | 분석 완료 | 최적화 코드/설정 생성 | 분석 전용 모드 |
| 4 Validate | 최적화 적용됨 | 전후 비교 보고서 제출 | optimize 전용 모드 |
| Mode | Input Example | Behavior |
|---|---|---|
| 전체 사이클 (default) | OrderService 성능 최적화 | Baseline → Analyze → Optimize → Validate |
| JVM 프로파일링 | jvm-profile: GC 분석 | JVM 관련 분석 + 최적화 |
| DB 분석 | db-analyze: 슬로우 쿼리 | DB 쿼리 성능 분석 + 인덱스 제안 |
| 부하 테스트 | load-test: /api/orders | k6/Gatling 시나리오 생성 |
| 캐싱 전략 | cache-strategy: 상품 목록 | 캐싱 설계 + 구현 |
| N+1 감지 | n+1-detect: OrderRepository | N+1 쿼리 탐지 + 수정 제안 |
| 베이스라인 전용 | baseline: /api/orders | Phase 1만 (메트릭 수집) |
| Domain | 키워드 | 분석 도구 |
|---|---|---|
| JVM | heap, GC, thread, memory, class loading | JFR, async-profiler, jcmd |
| DB | query, index, connection pool, N+1, slow | EXPLAIN, pg_stat, slow query log |
| HTTP | latency, throughput, error rate, timeout | k6, Gatling, wrk |
| System | CPU, memory, disk I/O, network | top, vmstat, iostat, netstat |
| Cache | cache hit, eviction, TTL, invalidation | Redis INFO, Caffeine stats |
전체 응답 시간 버짓: 200ms (예시)
├── Network: 20ms (10%)
├── API Gateway: 10ms (5%)
├── Controller: 10ms (5%)
├── Service Logic: 30ms (15%)
├── DB Query: 80ms (40%)
├── External API: 40ms (20%)
└── Serialization: 10ms (5%)
| Document | Phases | Load Condition | Load Frequency |
|---|---|---|---|
| jvm-profiling-guide.md | 2, 3 | JVM 관련 분석 | Load Once |
| db-query-optimization.md | 2, 3 | DB 관련 분석 | Load Once |
| load-testing-guide.md | 1, 3 | 부하 테스트 시 | Load Once |
| caching-strategies.md | 3 | 캐싱 전략 시 | Load Once |
| Document | Purpose |
|---|---|
| baseline-protocol.md | Phase 1 베이스라인 수집 절차 |
| analyze-protocol.md | Phase 2 병목 분석 절차 |
| optimize-protocol.md | Phase 3 최적화 적용 절차 |
| validate-protocol.md | Phase 4 효과 검증 절차 |
| Script | Usage | Requirements |
|---|---|---|
scripts/detect-performance-stack.sh | 성능 관련 스택 감지 | bash 4.0+, jq |
scripts/analyze-slow-query.sh | 슬로우 쿼리 패턴 감지 | bash 4.0+, jq |
| Template | Purpose |
|---|---|
| performance-report.md | 성능 분석 보고서 |
| k6-scenario.js | k6 부하 테스트 시나리오 |
| gatling-simulation.scala | Gatling 시뮬레이션 |
| Target Skill | Trigger | Purpose |
|---|---|---|
engineering-workflow (DB) | 인덱스/쿼리 최적화 이론 | DB 아키텍처 의사결정 |
numerical | Python 수치 연산 최적화 | 수치 연산 최적화 위임 |
sub-kopring-engineer | JVM 코드 최적화 구현 | 최적화된 코드 생성 |
<sister-skill-invoke skill="sub-kopring-engineer">
<caller>sub-performance-engineer</caller>
<phase>optimize</phase>
<trigger>code-optimization</trigger>
<targets>src/main/kotlin/OrderService.kt:42-68</targets>
<constraints>
<technique>batch-fetch</technique>
<performance-target>latency-p99 < 100ms</performance-target>
</constraints>
</sister-skill-invoke>
다른 스킬이 성능 분석을 요청할 때:
Searches MemPalace before answering questions about past work, people, projects, or prior decisions. Returns verbatim stored content instead of guessing from model memory.
Guides Payload CMS config (payload.config.ts), collections, fields, hooks, access control, APIs. Debugs validation errors, security, relationships, queries, transactions, hook behavior.
Implements vector databases with Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, pgvector for semantic search, RAG, recommendations, and similarity systems. Optimizes embeddings, indexing, and hybrid search.
npx claudepluginhub hungrytech/hungrytech-claude-skills --plugin sub-performance-engineer