perf

name	perf
description	Analisa performance do código e sugere otimizações concretas.
argument-hint	[arquivo ou diretório opcional]
user-invocable	true
allowed-tools	Read, Grep, Glob, Bash, Agent
model	sonnet
effort	high
context	fork

Performance Analysis

Realize uma análise completa de performance no escopo indicado.

Escopo

Se um argumento foi fornecido

Analise o arquivo ou diretório: $ARGUMENTS

Se nenhum argumento foi fornecido

Analise o diretório raiz do projeto atual. Use Glob e Bash para mapear a estrutura e identificar os arquivos mais relevantes (entry points, serviços, rotas, componentes principais).

Antes de iniciar, identifique o stack do projeto (linguagem, framework, ORM, biblioteca de UI) -- isso determina quais padrões procurar. Para projetos com muitos arquivos relevantes, use Agent para paralelizar a análise por categoria.

Categorias de Análise (TODAS obrigatórias)

1. Queries e Acesso a Dados

Procure por:

• N+1 queries: loops que executam queries individuais em vez de buscar em lote (ex: for item in items: db.query(...))
• Indexes ausentes: colunas usadas em WHERE, JOIN ou ORDER BY sem índice correspondente no schema
• SELECT *: queries que retornam todas as colunas quando apenas algumas são usadas
• Eager loading desnecessário: relações carregadas que nunca são acessadas no código

Use Grep para padrões de ORM (.query(, .find(, .filter(, SELECT, JOIN) e Read para schemas de migration.

2. Loops e Algoritmos

Procure por:

• Complexidade O(n²) ou pior: loops aninhados sobre a mesma coleção onde O(n) é viável
• Computação repetida dentro de loop: chamadas que produzem o mesmo resultado a cada iteração e poderiam ser memoizadas antes do loop
• Busca linear em coleções: Array.includes, list.index(), .find() dentro de loops -- candidatos a Set ou Map para lookup O(1)
• Ordenações desnecessárias: dados ordenados repetidamente sem mudança entre as ordenações

3. Memória e Alocações

Procure por:

• Objetos grandes em hot paths: alocações pesadas dentro de funções chamadas com alta frequência
• Concatenação de strings em loop: construção via += em loop (use array + join ou StringBuilder)
• Caches sem limite ou listas crescentes: estruturas que crescem indefinidamente sem eviction policy
• Memory leaks: event listeners sem remoção correspondente, setInterval/setTimeout sem clear*, subscriptions não canceladas

4. I/O e Rede

Procure por:

• Chamadas async sequenciais paralelizáveis: await a(); await b() quando a e b são independentes -- use Promise.all ou equivalente
• Cache ausente para dados estáveis: dados buscados repetidamente que mudam raramente (configurações, listas de referência, resultados de queries lentas)
• Payloads sem paginação: endpoints que retornam coleções completas sem limit/offset ou cursor
• I/O síncrono com alternativa async disponível: fs.readFileSync onde fs.readFile seria viável, time.sleep onde async sleep existe

5. Frontend (quando aplicável)

Procure por:

• Re-renders desnecessários: componentes React/Vue/Svelte sem memoização recebendo props que mudam frequentemente; funções inline em JSX que recriam referências a cada render
• Bundle sem code splitting: imports estáticos de módulos pesados que poderiam ser carregados sob demanda via import() dinâmico
• Imagens sem otimização: <img> sem loading="lazy", sem width/height explícitos, formatos não otimizados (JPEG/PNG onde WebP seria adequado)
• Layout thrashing: leituras e escritas de propriedades DOM intercaladas em loop (ex: ler offsetHeight e escrever style repetidamente)

Regras de Análise

• Reporte apenas problemas com evidência de impacto real: hot paths, loops sobre dados de produção, endpoints de alta frequência.
• Não sugira otimizações prematuras -- se não há dado de que o trecho é um gargalo, classifique como Sugestão ou omita.
• Forneça snippets de código concretos no fix, não apenas descrições genéricas.
• Estime o impacto de forma específica: "elimina re-render do componente Table a cada keystroke", não "melhora performance".
• Se o escopo for grande demais para análise manual, use Agent para distribuir as categorias em paralelo e agregar os resultados.

Formato de Saída

## Resumo
[1-2 frases sobre o estado geral de performance do código analisado.]

## Findings

### Critico (impacto alto)
- **[/caminho/arquivo.ext:linha]** Descrição clara do problema
  - Impacto: [ex: "executa N queries para listar N itens -- reduz para 1 query com eager load"]
  - Fix:
    ```linguagem
    // antes
    [trecho problemático]

    // depois
    [trecho corrigido]
    ```

### Importante (impacto médio)
- **[/caminho/arquivo.ext:linha]** Descrição clara do problema
  - Impacto: [estimativa qualitativa e específica]
  - Fix: [sugestão concreta, com snippet se necessário]

### Sugestao (impacto baixo)
- **[/caminho/arquivo.ext:linha]** Descrição
  - Impacto: [estimativa qualitativa]
  - Fix: [sugestão]

## Metricas Recomendadas
- [O que medir para validar que as otimizações surtiram efeito]
- [ex: "tempo médio de resposta do endpoint /api/items", "heap size após 1000 requisições"]