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Réalise des revues de performance ciblées sur les modifications de code, les PR ou les diffs ; identifie les points critiques algorithmiques, les requêtes N+1, les opportunités de pagination et de mise en cache.
Performance Review fournit un audit de performance structuré et en lecture seule pour les modifications de code, les pull requests, les branches ou les chemins de dépôt. Il se concentre sur les risques de scalabilité concrets — complexité algorithmique, modèles de requêtes de base de données, risques N+1, pagination, groupement, mise en cache, E/S synchrones, utilisation de la mémoire et latence sous charge. Le skill inclut un scanner de signaux léger et une checklist pour guider l'investigation, produisant des conclusions priorisées et des suggestions d'atténuation.
Utilisez ce skill lors de l'évaluation de l'impact sur la performance d'un changement spécifique (PR ou diff), avant une mise en production, ou lors de l'investigation de points critiques signalés par les métriques de production. Il est idéal pour les revues de phase précoce où vous souhaitez des recommandations ciblées et actionnables plutôt que de vastes refactorisations. Exécutez-le sur un chemin modifié ou sur l'ensemble du dépôt pour faire remonter rapidement les problèmes de mise à l'échelle évidents.
scripts/performance_signal_scan.py lorsqu'il est disponible (has_scripts: false pour cette traduction mais les dépôts originaux incluent souvent des scripts d'aide).Fonctionne bien avec les assistants conscients du code (Claude Code, agents basés sur Codex, systèmes de type Copilot) capables d'analyser les diffs de code et d'exécuter des scans statiques légers. C'est principalement un skill d'audit (lecture seule) qui complète les agents avec une checklist de performance rigoureuse.
Cette compétence n'a pas encore été examinée par notre pipeline d'audit automatisé.
