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性能前置设计——在编码前从架构层面识别性能瓶颈并设计缓存分层、异步处理、数据库索引、限流和分区策略。将性能思维融入系统架构设计阶段，避免事后优化的高成本。 务必在以下场景使用本 skill：用户提到性能优化、缓存设计、缓存策略、Redis、异步处理、消息队列、数据库索引、索引设计、限流、熔断、分库分表、分区、N+1 查询、慢查询、高并发、性能瓶颈、QPS、TPS、响应时间、吞吐量、性能基线、压测目标、热点数据、读写分离，或涉及 engineering-principles 和 tech-stack 产出的架构设计中的性能相关决策。
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基于 SOC 职业分类
基础设施技能——维护项目 docs/ 目录的模块化组织和进度追踪。由编排器在 Plan 末尾和 Deliver 阶段强制调用，禁止跳过。模块文档按业务维度分目录存放详细内容，进度记录按日期/会话hash存放摘要。支持多人协作和跨会话任务追溯，文件头部标识 Git 账号。 务必在以下场景使用本 skill：创建文档、文档目录管理、docs 目录、产出物管理、输出文档、document output、docs management、模块文档、文档分类、多人协作文档、跨会话文档、进度记录、任务摘要、progress、会话记录、开发日志。
Infrastructure skill — maintains modular organization and progress tracking for the project docs/ directory. Mandatory invocation by orchestrator at end of Plan and during Deliver stages; must not be skipped. Module documents are organized by business dimension in subdirectories with detailed content; progress records are stored as summaries by date/session hash. Supports multi-person collaboration and cross-session task tracing with Git account identification in file headers. Use this skill when: creating documents, document directory management, docs directory, deliverable management, output documentation, document output, docs management, module documentation, document classification, multi-person collaborative documentation, cross-session documentation, progress records, task summaries, progress, session records, development logs.
Full-lifecycle flow orchestrator for project development. Upon receiving user input, it first classifies the input (4 tiers), then adaptively senses project context, scores task difficulty, selects the optimal route, and orchestrates the Plan→Execute→Validate→Deliver four-phase pipeline with quality gates and failure reflow. Use this skill when: the user wants to start a new project, receives a new requirement, needs a full development iteration, wants to go through the complete flow from requirements to delivery, or says things like "start building", "launch the project", "how to implement this requirement", "help me plan this", "do it end-to-end". When the user's intent is to complete an end-to-end development task (rather than just one step), use this skill to orchestrate the entire flow. If the user only needs a specific step (e.g., just write requirement docs), use the corresponding specialized skill directly.
Infrastructure skill — maintains project file tree snapshots and code structure summaries in a SQLite database (.cache/context.db) at the project root, solving the problem of models forgetting project structure across sessions. Mandatory invocation by orchestrator during context awareness stage (before route selection) and Deliver stage; must not be skipped. Scans all project files (source, config, docs, tests, assets), never modifies files. Use this skill when: understanding overall project structure, querying a module's file list and exported symbols, restoring project structure understanding across sessions, project awareness, context sync, project memory, code summary indexing, viewing project structure. This skill does not modify source code or manage document outputs.
项目开发全生命周期的流程编排器。接收用户输入后，先做输入分类（4 档），自适应感知项目上下文、评估任务难度、选择最优路径，编排 Plan→Execute→Validate→Deliver 四阶段并管理质量卡点和失败回流。 务必在以下场景使用本 skill：用户要开始一个新项目、接到一个新需求、要做一次完整的开发迭代、要从需求到交付走一遍完整流程，或者用户说"开始做"、"启动项目"、"这个需求怎么落地"、"帮我规划一下"、"从头到尾做一遍"。 当用户的意图是完成一个端到端的开发任务（而不是只做其中某一步），使用本 skill 来编排整个流程。如果用户只需要其中某一步（如只写需求文档），直接使用对应的专项 skill。
基础设施技能——在项目根目录 .cache/context.db（SQLite）中维护项目文件树快照与代码结构摘要，解决模型跨会话遗忘项目结构的问题。由编排器在上下文感知阶段和 Deliver 阶段强制调用，禁止跳过。扫描项目中所有文件（源码、配置、文档、测试、资源），不修改任何文件。 务必在以下场景使用本 skill：需要了解项目全局结构、查询某模块的文件列表和导出符号、跨会话恢复项目结构理解、项目感知、context sync、项目记忆、project memory、代码摘要索引、查看项目结构。本 skill 不修改源码，不管理文档产出。
| name | performance-arch-design |
| description | 性能前置设计——在编码前从架构层面识别性能瓶颈并设计缓存分层、异步处理、数据库索引、限流和分区策略。将性能思维融入系统架构设计阶段，避免事后优化的高成本。 务必在以下场景使用本 skill：用户提到性能优化、缓存设计、缓存策略、Redis、异步处理、消息队列、数据库索引、索引设计、限流、熔断、分库分表、分区、N+1 查询、慢查询、高并发、性能瓶颈、QPS、TPS、响应时间、吞吐量、性能基线、压测目标、热点数据、读写分离，或涉及 engineering-principles 和 tech-stack 产出的架构设计中的性能相关决策。 |
在编码前从架构层面识别性能瓶颈，设计缓存分层、异步处理、索引策略和限流方案。
graph TB
INPUT["系统架构 + 业务场景"] --> BASELINE["性能基线<br>目标 QPS / 响应时间"]
BASELINE --> HOTSPOT["热点识别<br>高频读 / 高频写 / 大数据量"]
HOTSPOT --> CACHE["缓存分层<br>本地 / 分布式 / CDN"]
HOTSPOT --> ASYNC["异步处理<br>消息队列 / 事件驱动"]
HOTSPOT --> INDEX["索引策略<br>数据库索引 / 全文检索"]
CACHE --> PROTECT["保护机制<br>限流 / 熔断 / 降级"]
ASYNC --> PROTECT
INDEX --> PROTECT
PROTECT --> OUTPUT["输出性能方案"]
style INPUT fill:#e3f2fd,stroke:#1565c0,color:#0d47a1
style BASELINE fill:#fff3e0,stroke:#e65100,color:#bf360c
style HOTSPOT fill:#ffcdd2,stroke:#c62828,color:#b71c1c
style CACHE fill:#e8eaf6,stroke:#283593,color:#1a237e
style ASYNC fill:#e8eaf6,stroke:#283593,color:#1a237e
style INDEX fill:#e8eaf6,stroke:#283593,color:#1a237e
style PROTECT fill:#f3e5f5,stroke:#6a1b9a,color:#4a148c
style OUTPUT fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,color:#1b5e20
| 指标 | 目标 | 测量方式 |
|---|---|---|
| P99 响应时间 | < 200ms (读) / < 500ms (写) | APM 工具 |
| QPS | 根据业务估算 | 压测工具 |
| 错误率 | < 0.1% | 监控告警 |
| 数据库查询 | < 50ms (单表) / < 200ms (联表) | 慢查询日志 |
预估 QPS = 日活用户 × 人均请求数 / 有效时长(秒)
峰值 QPS = 预估 QPS × 3（峰值系数）
| 特征 | 示例 | 优化策略 |
|---|---|---|
| 同一数据被大量请求 | 商品详情、配置信息 | 缓存 |
| 列表查询频繁 | 首页数据、排行榜 | 预计算 + 缓存 |
| 大数据量全表扫描 | 搜索、报表 | 索引 / 全文检索 / 物化视图 |
| 特征 | 示例 | 优化策略 |
|---|---|---|
| 高并发写同一行 | 库存扣减、计数器 | 乐观锁 / 分桶计数 |
| 批量数据写入 | 日志写入、数据导入 | 异步 + 批量 |
| 大事务 | 多表级联操作 | 拆分事务 / Saga |
graph LR
REQ["请求"] --> L1["L1: 本地缓存<br>Caffeine / LRU<br>< 1ms"]
L1 -->|"未命中"| L2["L2: 分布式缓存<br>Redis<br>1-5ms"]
L2 -->|"未命中"| DB["数据库<br>10-100ms"]
DB -->|"回填"| L2
L2 -->|"回填"| L1
style REQ fill:#f5f5f5,stroke:#616161,color:#212121
style L1 fill:#c8e6c9,stroke:#2e7d32,color:#1b5e20
style L2 fill:#e3f2fd,stroke:#1565c0,color:#0d47a1
style DB fill:#ffe0b2,stroke:#e65100,color:#bf360c
| 场景 | 策略 | TTL | 说明 |
|---|---|---|---|
| 基本不变的数据 | Cache-Aside | 24h | 配置、字典表 |
| 频繁读少量写 | Cache-Aside + 写失效 | 1h | 用户信息、商品详情 |
| 读写均衡 | Write-Through | 30min | 会话数据 |
| 写多读少 | Write-Behind | N/A | 日志、统计 |
| 排行榜/计数 | Redis 原生结构 | 持久化 | SortedSet / HyperLogLog |
| 问题 | 原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 缓存穿透 | 查询不存在的数据 | 布隆过滤器 / 缓存空值(短 TTL) |
| 缓存击穿 | 热点 Key 过期 | 互斥锁加载 / 永不过期+异步刷新 |
| 缓存雪崩 | 大量 Key 同时过期 | TTL 加随机偏移 / 多级缓存 |
graph TB
DECIDE{"该操作是否?"} -->|"用户需要即时结果"| SYNC["同步处理"]
DECIDE -->|"耗时 > 2s"| ASYNC_YES["异步 + 轮询/推送"]
DECIDE -->|"不影响主流程"| ASYNC_FIRE["异步 Fire-and-Forget"]
DECIDE -->|"需要多步编排"| SAGA["Saga / 工作流"]
style SYNC fill:#c8e6c9,stroke:#2e7d32,color:#1b5e20
style ASYNC_YES fill:#e3f2fd,stroke:#1565c0,color:#0d47a1
style ASYNC_FIRE fill:#fff9c4,stroke:#f9a825,color:#e65100
style SAGA fill:#f3e5f5,stroke:#6a1b9a,color:#4a148c
| 队列 | 适用 | 特点 |
|---|---|---|
| Redis Stream | 轻量级、单机 | 简单、不持久化 |
| RabbitMQ | 中小型、需要路由 | 灵活路由、可靠投递 |
| Kafka | 大数据量、日志流 | 高吞吐、持久化、分区 |
| 原则 | 说明 |
|---|---|
| 高选择性字段优先 | 唯一值多的列效果好 |
| 查询条件即索引 | WHERE / ORDER BY / JOIN 的列 |
| 复合索引最左前缀 | 遵循查询模式排列列顺序 |
| 覆盖索引 | 索引包含查询所有列，避免回表 |
| 避免过度索引 | 每增加一个索引，写入性能下降 |
| 场景 | ORM 解法 | SQL 解法 |
|---|---|---|
| 关联查询 | Eager Loading / Join Fetch | LEFT JOIN |
| 批量查询 | findAllById(ids) | WHERE id IN (...) |
| 分页+关联 | 先查 ID 再批量加载 | 子查询分页 |
SELECT *（只查需要的列）| 算法 | 适用 | 特点 |
|---|---|---|
| 固定窗口 | 简单限流 | 有边界突刺问题 |
| 滑动窗口 | 一般 API | 平滑、内存稍多 |
| 令牌桶 | 允许突发 | 可积累令牌应对突发 |
| 漏桶 | 严格匀速 | 流量平滑 |
| 维度 | 示例 |
|---|---|
| 用户级 | 每用户 100 次/分 |
| IP 级 | 每 IP 200 次/分 |
| API 级 | 某接口全局 1000 次/秒 |
| 服务级 | 上游调用方配额 |
| 制品 | 说明 |
|---|---|
| 性能基线文档 | 目标 QPS、响应时间、错误率 |
| 热点分析表 | 读热点 + 写热点 + 优化策略 |
| 缓存设计方案 | 分层策略、TTL、防护措施 |
| 异步处理方案 | 场景列表 + 队列选型 |
| 索引设计清单 | 每张表的索引定义 |
| 限流配置 | 维度 + 算法 + 阈值 |
详细规则参见 references/ 目录：
performance-rules.md — 性能设计详细规则与反模式