162-java-profiling-analyze — скилл для Claude Code: разбор
Скилл разбирает собранные данные профилирования Java: флеймграфы, JFR, логи GC и дампы потоков, а затем раскладывает найденные проблемы по приоритетам.
npx skills add jabrena/plinth --skill 162-java-profiling-analyze -a claude-codeЧто делает 162-java-profiling-analyze
Это второй шаг рабочего процесса профилирования в Plinth Toolkit. Скилл сначала инвентаризирует артефакты в profiler/results/ — allocation-flamegraph, heatmap-cpu, memory-leak, файлы *.jfr, *.log, *.txt. Потом ищет проблемы: утечки памяти и лишние аллокации, перегрузку GC, горячие точки CPU, блокировки, дедлоки, конкуренцию за ресурсы и исчерпание пула потоков.
Находки он записывает в два файла: docs/profiling-problem-analysis-YYYYMMDD.md и docs/profiling-solutions-YYYYMMDD.md. Приоритеты расставляет по шкале Impact (1–5) / Effort (1–5), чтобы сначала браться за самое весомое. Работает с async-profiler, JFR, JProfiler/YourKit, GCViewer, флеймграфами и тепловыми картами.
Главное ограничение заложено в самом скилле: перед анализом он проверяет, что замеры сняты под реалистичной нагрузкой. Если профиль собран на пустой базе или на десятке запросов, выводы будут врать, и скилл просит зафиксировать допущения и ограничения. Ещё он сверяет несколько файлов между собой, а не верит одному источнику. При неоднозначной задаче останавливается и задаёт уточняющий вопрос.
Какие задачи решает
- разобрать флеймграф и найти горячие точки CPU
- отличить утечку памяти от обычного давления GC
- свести находки из JFR, логов GC и дампов потоков в один отчёт
- расставить баги производительности по Impact и Effort
- проверить, что замеры сняты под реальной нагрузкой
Примеры запросов агенту
- Проанализируй JFR-профиль из profiler/results/
- Разбери логи GC и дампы потоков, найди узкие места
- Расставь найденные боттлнеки по Impact/Effort и оформи отчёт в docs/
Как установить 162-java-profiling-analyze
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add jabrena/plinth --skill 162-java-profiling-analyze -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/162-java-profiling-analyze/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/162-java-profiling-analyze/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add jabrena/plinth --skill 162-java-profiling-analyze -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/162-java-profiling-analyze/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add jabrena/plinth --skill 162-java-profiling-analyze -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/162-java-profiling-analyze/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install jabrena/plinth 162-java-profiling-analyze2Вручную: положить файлы
.github/skills/162-java-profiling-analyze/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add jabrena/plinth --skill 162-java-profiling-analyze -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/jabrena/plinth --path skills/162-java-profiling-analyzeВручную: положить файлы
.devin/skills/162-java-profiling-analyze/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add jabrena/plinth --skill 162-java-profiling-analyze -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Из того же набора36
Похожие
Рядом в теме «Бэкенд и API»
Всё по теме «Бэкенд и API» →Вопросы о 162-java-profiling-analyze
Как установить 162-java-profiling-analyze в Claude?
Выполните npx skills add jabrena/plinth --skill 162-java-profiling-analyze -a claude-code. После этого скилл лежит в ~/.claude/skills/162-java-profiling-analyze/SKILL.md.
Что делает 162-java-profiling-analyze?
Разбирает результаты профилирования Java: флеймграфы, JFR, логи GC, дампы потоков. Ищет утечки памяти, горячие точки CPU и проблемы с потоками, а затем документирует их и расставляет приоритеты.
Какие файлы создаёт скилл?
Два отчёта в docs/: profiling-problem-analysis-YYYYMMDD.md с разбором проблем и profiling-solutions-YYYYMMDD.md с вариантами решений.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
--- name: 162-java-profiling-analyze description: Use when you need to analyze Java profiling data collected during the detection phase — including interpreting flamegraphs, memory allocation patterns, CPU hotspots, threading issues, systematic problem categorization, evidence documentation with profiling-problem-analysis and profiling-solutions markdown files, or prioritizing fixes using Impact/Effort scoring. This should trigger for requests such as Analyze JFR profile; Analyze the profile; Analyze the performance; Analyze the memory; Analyze the threading; Analyze GC logs from profiling; Prioritize Java profiling bottlenecks by impact. Part of Plinth Toolkit license: Apache-2.0 metadata: author: Juan Antonio Breña Moral version: 0.19.0 --- # Java Profiling Workflow / Step 2 / Analyze profiling data Analyze profiling results systematically: inventory results (flamegraphs, JFR, GC logs, thread dumps), identify problems (memory leaks, CPU hotspots, threading issues), document findings using standardized templates (profiling-problem-analysis-YYYYMMDD.md, profiling-solutions-YYYYMMDD.md), prioritize using Impact/Effort scores, and correlate multiple profiling files for validation. **What is covered in this Skill?** - Inventory: scan profiler/results/ for allocation-flamegraph, heatmap-cpu, memory-leak, *.jfr, *.log, *.txt - Problem identification: memory (leaks, excessive allocations, GC pressure), performance (CPU hotspots, blocking), threading (deadlocks, contention, pool saturation) - Documentation: docs/profiling-problem-analysis-YYYYMMDD.md, docs/profiling-solutions-YYYYMMDD.md - Prioritization: Impact (1–5) / Effort (1–5), focus on high priority first - Tools: async-profiler, JFR, JProfiler/YourKit, GCViewer, flamegraphs, heatmaps **Scope:** Validate profiling results represent realistic load scenarios. Cross-reference multiple files. Include quantitative metrics. ## Constraints Validate profiling results represent realistic load before analysis. Document assumptions and limitations. Cross-reference multiple files. - **VALIDATE**: Ensure profiling results represent realistic load scenarios before analysis - **DOCUMENT**: Record assumptions and limitations in analysis reports - **CROSS-REFERENCE**: Use multiple profiling files to validate findings - **BEFORE APPLYING**: Read the reference for problem analysis and solutions templates - **EDGE CASE**: If request scope is ambiguous, stop and ask a clarifying question before applying changes - **EDGE CASE**: If required inputs, files, or tooling are missing, report what is missing and ask whether to proceed with setup guidance ## When to use this skill - Analyze JFR profile - Analyze the profile - Analyze the performance - Analyze the memory - Analyze the threading - Analyze the GC - Analyze the profiling - Prioritize Java profiling bottlenecks by impact - Performance analysis ## Workflow 1. **Read analysis reference and inventory inputs** Read `references/162-java-profiling-analyze.md` and inventory profiling artifacts in `profiler/results/`. 2. **Validate data quality and assumptions** Confirm datasets represent realistic load conditions and record assumptions/limitations before drawing conclusions. 3. **Identify and prioritize bottlenecks** Analyze memory/CPU/threading findings, cross-reference multiple files, and prioritize issues by Impact/Effort. 4. **Document findings and solution options** Create `docs/profiling-problem-analysis-YYYYMMDD.md` and `docs/profiling-solutions-YYYYMMDD.md` with quantitative evidence. ## Reference For detailed guidance, examples, and constraints, see [references/162-java-profiling-analyze.md](references/162-java-profiling-analyze.md).
© Juan Antonio Breña Moral · Apache-2.0 · jabrena/plinth