performance-regression-debugging
Identify and debug performance regressions from code changes. Use comparison and profiling to locate what degraded performance and restore baseline metrics.
下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o performance-regression-debugging.zip https://jpskill.com/download/21491.zip && unzip -o performance-regression-debugging.zip && rm performance-regression-debugging.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/21491.zip -OutFile "$d\performance-regression-debugging.zip"; Expand-Archive "$d\performance-regression-debugging.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\performance-regression-debugging.zip"
完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。
💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
- 1. 下の青いボタンを押して
performance-regression-debugging.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
performance-regression-debuggingフォルダができる - 3. そのフォルダを
C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または~/.claude/skills/(Mac)へ移動 - 4. Claude Code を再起動
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-18
- 取得日時
- 2026-05-18
- 同梱ファイル
- 6
📖 Skill本文(日本語訳)
※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。
パフォーマンス回帰のデバッグ
目次
概要
パフォーマンス回帰は、コードの変更によってアプリケーションのパフォーマンスが低下したときに発生します。検出と迅速な解決が重要です。
使用場面
- デプロイ後にパフォーマンスが低下した場合
- メトリクスが負の傾向を示している場合
- ユーザーから動作が遅いという苦情がある場合
- A/B テストで差異が見られる場合
- 定期的なパフォーマンス監視
クイックスタート
最小限の動作例:
// Before: 500ms response time
// After: 1000ms response time (2x slower = regression)
// Capture baseline metrics
const baseline = {
responseTime: 500, // ms
timeToInteractive: 2000, // ms
largestContentfulPaint: 1500, // ms
memoryUsage: 50, // MB
bundleSize: 150, // KB gzipped
};
// Monitor after change
const current = {
responseTime: 1000,
timeToInteractive: 4000,
largestContentfulPaint: 3000,
memoryUsage: 150,
bundleSize: 200,
};
// Calculate regression
const regressions = {};
for (let metric in baseline) {
const change = (current[metric] - baseline[metric]) / baseline[metric];
// ... (see reference guides for full implementation)
リファレンスガイド
references/ ディレクトリにある詳細な実装:
| ガイド | 内容 |
|---|---|
| 検出と測定 | 検出と測定 |
| 根本原因の特定 | 根本原因の特定 |
| 修正と検証 | 修正と検証 |
| 予防策 | 予防策 |
ベストプラクティス
✅ 実施すべきこと
- 確立されたパターンと規約に従う
- クリーンで保守しやすいコードを書く
- 適切なドキュメントを追加する
- デプロイ前に徹底的にテストする
❌ 実施すべきでないこと
- テストや検証をスキップする
- エラー処理を無視する
- 設定値をハードコードする
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Performance Regression Debugging
Table of Contents
Overview
Performance regressions occur when code changes degrade application performance. Detection and quick resolution are critical.
When to Use
- After deployment performance degrades
- Metrics show negative trend
- User complaints about slowness
- A/B testing shows variance
- Regular performance monitoring
Quick Start
Minimal working example:
// Before: 500ms response time
// After: 1000ms response time (2x slower = regression)
// Capture baseline metrics
const baseline = {
responseTime: 500, // ms
timeToInteractive: 2000, // ms
largestContentfulPaint: 1500, // ms
memoryUsage: 50, // MB
bundleSize: 150, // KB gzipped
};
// Monitor after change
const current = {
responseTime: 1000,
timeToInteractive: 4000,
largestContentfulPaint: 3000,
memoryUsage: 150,
bundleSize: 200,
};
// Calculate regression
const regressions = {};
for (let metric in baseline) {
const change = (current[metric] - baseline[metric]) / baseline[metric];
// ... (see reference guides for full implementation)
Reference Guides
Detailed implementations in the references/ directory:
| Guide | Contents |
|---|---|
| Detection & Measurement | Detection & Measurement |
| Root Cause Identification | Root Cause Identification |
| Fixing & Verification | Fixing & Verification |
| Prevention Measures | Prevention Measures |
Best Practices
✅ DO
- Follow established patterns and conventions
- Write clean, maintainable code
- Add appropriate documentation
- Test thoroughly before deploying
❌ DON'T
- Skip testing or validation
- Ignore error handling
- Hard-code configuration values
同梱ファイル
※ ZIPに含まれるファイル一覧。`SKILL.md` 本体に加え、参考資料・サンプル・スクリプトが入っている場合があります。
- 📄 SKILL.md (2,250 bytes)
- 📎 references/detection-measurement.md (1,088 bytes)
- 📎 references/fixing-verification.md (668 bytes)
- 📎 references/prevention-measures.md (884 bytes)
- 📎 references/root-cause-identification.md (1,584 bytes)
- 📎 scripts/scaffold-tests.sh (574 bytes)