القائمة
Performance optimization guidelines for Splitrail. Use when optimizing parsing, reducing memory usage, or improving throughput.
يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.
اقرأ SKILL.md وأي ملفات مرافقة يعرضها SkillsMP قبل أن تقرر التثبيت.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
يتجاوز الأمر المباشر Prompt المخصّص للمراجعة. افحص المصدر قبل تشغيله.
npx skills add https://github.com/Piebald-AI/splitrail --skill performanceيبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.
تفضّل نسخة محلية؟ نزّل الملفات المتاحة حاليًا لدى SkillsMP.
عرض SKILL.md
| name | performance |
| description | Performance optimization guidelines for Splitrail. Use when optimizing parsing, reducing memory usage, or improving throughput. |
futures::join_all() for concurrent stats loadingrayon for parallel iteration over filessimd_json exclusively for all JSON operations (note: rmcp crate re-exports serde_json for MCP server types)jwalk for parallel directory traversalSee existing analyzers in src/analyzers/ for usage patterns.
parking_lot locks over std::sync for better performanceBTreeMap for date-ordered data (sorted iteration)Guide for updating model pricing in Splitrail. Use when adding new AI model costs or updating existing pricing data.
Guide for working with Splitrail's MCP server. Use when adding tools, resources, or modifying the MCP interface.
Guide for adding a new AI coding agent analyzer to Splitrail. Use when implementing support for a new tool like Copilot, Cline, or similar.