성능 프로파일러
코딩고급
함수 실행 시간, 메모리 사용량, 번들 크기 등을 분석하여 성능 병목 지점을 찾고, 구체적인 최적화 방안을 우선순위별로 제시합니다.
트리거
/perf사용빈도필요 시
프론트엔드 개발자라면? /perf로 번들 크기와 렌더링 성능을 한 번에 분석
백엔드 개발자라면? API 응답 속도가 느릴 때 병목 지점을 빠르게 찾기
성능최적화프로파일링번들
작동 흐름
/perf [파일 또는 엔드포인트] 실행
↓
Phase 1: 3개 분석 병렬
complexity
시간 복잡도 분석
memory-check
메모리 패턴 확인
bundle-audit
번들/로딩 분석
↓
병목 우선순위 + 최적화 코드 생성
↓
✓ 병목 리포트 + 최적화된 코드
스킬 코드
# Performance Profiler Skill
## Trigger: /perf [file or endpoint]
When invoked:
1. Static analysis:
- Time complexity of functions (O notation)
- Nested loops and recursive calls
- Unnecessary re-renders (React)
- N+1 query patterns (backend)
- Large bundle imports
2. Identify bottlenecks:
- Rank by estimated impact
- Show the specific code section
3. Output format:
---
## ⚡ Performance Report
### Bottlenecks Found
| # | Location | Issue | Impact | Fix Effort |
|---|----------|-------|--------|-----------|
| 1 | `file:line` | [issue] | 🔴 High | Low |
| 2 | `file:line` | [issue] | 🟡 Med | Med |
### Fix #1: [Issue Name]
**Before** (O(n²)):
```
[current code]
```
**After** (O(n)):
```
[optimized code]
```
**Expected improvement**: ~[X]x faster
### Bundle Analysis (if frontend)
- Total: [X] KB → [Y] KB after tree-shaking
- Largest: [package] ([size])
- Suggestion: dynamic import [package]
---
복사해서 CLAUDE.md에 붙여넣으면 바로 사용할 수 있습니다.
성능 프로파일러 작동 방식
Performance Profiler는 코드에서 연산 병목, 메모리 누수, 불필요한 리렌더링, 번들 사이즈 이슈를 분석하고, 최적화 기회를 영향도 순으로 랭킹하며, 구체적인 구현 단계를 제공합니다.
성능 프로파일러이(가) 빛나는 순간
프로덕션 환경에서 성능 저하가 나타나기 시작할 때 핵심적입니다. 추측과 시행착오 대신, 지연을 일으키는 정확한 함수와 패턴을 특정합니다.
핵심 특장점
- CPU, 메모리, 번들 차원에서 병목 식별
- 우선순위 결정을 위해 기대 영향도로 최적화 랭킹
- 일반적 조언이 아닌 구체적 코드 변경 제공
- 프론트엔드 렌더링과 백엔드 처리 패턴 모두 커버