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Profilez et optimisez vos applications Python : analyse du CPU et de la mémoire, réglage des E/S et de la base de données, et corrections de performance concrètes.
Guide pratique et playbook pour profiler, diagnostiquer et corriger les problèmes de performance Python. Couvre le profilage CPU (cProfile/py-spy), le profilage mémoire, les optimisations d'E/S et de base de données, les améliorations algorithmiques et les étapes de vérification pour mesurer l'impact.
À utiliser lors de l'investigation de points de terminaison (endpoints) lents, de tâches de traitement de données lourdes, de gonflements ou de fuites de mémoire, de requêtes de base de données à haute latence, ou lorsqu'il est nécessaire d'établir des étapes de profilage reproductibles pour les environnements de production et de staging. Non destinée au développement de fonctionnalités non liées.
Probablement compatible avec les exécuteurs d'agents orientés développeurs et les environnements d'agents basés sur le CLI (Claude Code, Cursor, Codex CLI, Gemini CLI) capables d'exécuter des commandes de profilage et de lire des références de dépôt.
Compétence d'optimisation des performances Python avec un corps SKILL.md succinct — principalement des instructions génériques et des références à un fichier 'resources/implementation-playbook.md' peu utile qui n'est pas inclus. Aucun script inclus. Texte pédagogique purement statique sans commandes actionnables ni exemples concrets dans le corps principal.
La compétence est essentiellement un stub. Le fichier SKILL.md référence implementation-playbook.md mais celui-ci n'est pas inclus dans le bundle. La sécurité est saine puisqu'il n'y a rien d'exécutable. Faible utilité car la compétence ne fournit presque aucun contenu actionnable par elle-même.
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