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📦 NativeアプリPerformance

native-app-performance

macOSやiOSのネイティブアプリの動作が遅

⚡ ⏱ よくある定型作業半日 → 数分

📜 元の英語説明(参考)

Native macOS/iOS app performance profiling via xctrace/Time Profiler and CLI-only analysis of Instruments traces. Use when asked to profile, attach, record, or analyze Instruments .trace files, find hotspots, or optimize native app performance without opening Instruments UI.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

macOSやiOSのネイティブアプリの動作が遅

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

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。

🍎 Mac / 🐧 Linux

mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o native-app-performance.zip https://jpskill.com/download/5093.zip && unzip -o native-app-performance.zip && rm native-app-performance.zip

🪟 Windows (PowerShell)

$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/5093.zip -OutFile "$d\native-app-performance.zip"; Expand-Archive "$d\native-app-performance.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\native-app-performance.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 native-app-performance.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 → native-app-performance 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

⬇ .zip でダウンロード(推奨) ⬇ .skill 形式(上級者用) 元のソース ↗

⚠️ 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\

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: 2026-05-17
取得日時: 2026-05-17
同梱ファイル: 4

💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト

› Native App Performance の使い方を教えて
› Native App Performance で何ができるか具体例で見せて
› Native App Performance を初めて使う人向けにステップを案内して

これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。

📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)

この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。

Native App Performance (CLI-only)

Goal: record Time Profiler via xctrace, extract samples, symbolicate, and propose hotspots without opening Instruments.

Quick start (CLI)

Record Time Profiler (attach):

# Start app yourself, then attach
xcrun xctrace record --template 'Time Profiler' --time-limit 90s --output /tmp/App.trace --attach <pid>

Record Time Profiler (launch):

xcrun xctrace record --template 'Time Profiler' --time-limit 90s --output /tmp/App.trace --launch -- /path/App.app/Contents/MacOS/App

Extract time samples:

scripts/extract_time_samples.py --trace /tmp/App.trace --output /tmp/time-sample.xml

Get load address for symbolication:

# While app is running
vmmap <pid> | rg -m1 "__TEXT" -n

Symbolicate + rank hotspots:

scripts/top_hotspots.py --samples /tmp/time-sample.xml \
  --binary /path/App.app/Contents/MacOS/App \
  --load-address 0x100000000 --top 30

Workflow notes

Always confirm you’re profiling the correct binary (local build vs /Applications). Prefer direct binary path for --launch.
Ensure you trigger the slow path during capture (menu open/close, refresh, etc.).
If stacks are empty, capture longer or avoid idle sections.
xcrun xctrace help record and xcrun xctrace help export show correct flags.

Included scripts

scripts/record_time_profiler.sh: record via attach or launch.
scripts/extract_time_samples.py: export time-sample XML from a trace.
scripts/top_hotspots.py: symbolicate and rank top app frames.

Gotchas

ASLR means you must use the runtime __TEXT load address from vmmap.
If using a new build, update the --binary path; symbols must match the trace.
CLI-only flow: no need to open Instruments if stacks are symbolicated via atos.

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 (2,154 bytes)
📎 scripts/extract_time_samples.py (1,134 bytes)
📎 scripts/record_time_profiler.sh (1,356 bytes)
📎 scripts/top_hotspots.py (4,053 bytes)