AD perf-prof
Используйте perf-prof для анализа проблем системы Linux. perf-prof — это инструмент системного уровня, основанный на perf_event, события обрабатываются в памяти в реальном времени и могут работать длительное время. Сценарии запуска: (1) высокая загрузка ЦП, анализ узких мест (2) аномальное состояние процесса (много состояний D/S) (3) дрожание задержки, медленный отклик (4) утечка или аномальный рост памяти (5) медленный ввод-вывод блочного устройства (6) проблемы производительности виртуальной машины (7) агрегированная статистика событий (8) анализ пользовательских скриптов. Основные анализаторы: profile (сэмплирование ЦП), task-state (состояние процесса), multi-trace (анализ задержки), kmemleak (утечка памяти), blktrace (задержка ввода-вывода), top/sql (агрегированная статистика), kvm-exit (выход виртуализации), rundelay (задержка планирования), syscalls (время выполнения системных вызовов), python (анализ пользовательских скриптов). Применимо для: определения проблем производительности, отладки разработки ядра/приложений, изучения и понимания механизмов ядра Linux (планирование, память, ввод-вывод, прерывания и т. д.).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用perf-prof进行Linux系统问题分析。perf-prof是基于perf_event的系统级分析工具，事件在内存中实时处理，可长期…»
使用perf-prof进行Linux系统问题分析。perf-prof是基于perf_event的系统级分析工具，事件在内存中实时处理，可长期运行。触发场景：(1) CPU使用率高、热点分析 (2) 进程状态异常(D/S状态多) (3) 延迟抖动、响应慢 (4) 内存泄露或增长异常 (5) 块设备IO慢 (6) 虚拟机性能问题 (7) 事件聚合统计 (8) 自定义脚本分析。核心分析器：profile(CPU采样)、task-state(进程状态)、multi-trace(延迟分析)、kmemleak(内存泄露)、blktrace(IO延迟)、top/sql(聚合统计)、kvm-exit(虚拟化退出)、rundelay(调度延迟)、syscalls(系统调用耗时)、python(自定义脚本分析)。适用于：性能问题定位、内核/应用开发调试、学习理解Linux内核机制（调度、内存、IO、中断等）。
Используйте perf-prof для анализа проблем системы Linux.
Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 23. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4604 токенов
- 100Шаги. Шагов: 156
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 400 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 156 пунктов
- +4Есть примеры (26 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 5)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.