jpskill.com
📦 その他 コミュニティ

performance-regression-debugging

Identify and debug performance regressions from code changes. Use comparison and profiling to locate what degraded performance and restore baseline metrics.

⚡ 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 performance-regression-debugging.zip https://jpskill.com/download/21491.zip && unzip -o performance-regression-debugging.zip && rm performance-regression-debugging.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$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. 1. 下の青いボタンを押して performance-regression-debugging.zip をダウンロード
  2. 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. 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. 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. 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. 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. 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
2026-05-18
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。