python-performance-optimization
Ajuda seu agente a otimizar o desempenho de código Python. Ele identifica gargalos e melhora a velocidade e o uso de memória das aplicações.
O que ela faz
Esta ferramenta ajuda a encontrar e consertar partes lentas do seu código Python. Ela analisa como seu programa usa o tempo e a memória para torná-lo mais rápido e eficiente.
Quando usar
- ✓Seu programa Python está demorando muito para rodar.
- ✓Você quer que seu programa use menos memória.
- ✓Você precisa acelerar uma parte específica do seu código.
Exemplo do que pedir para a IA
“Como posso otimizar meu script Python que está muito lento ao processar dados?”
Quer saber mais? Abra as seções abaixo.
Como usar
O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.
Link da skill
Mensagem pronta para colar
Como funciona
A ferramenta usa técnicas para medir o tempo e a memória que seu código Python gasta. Com base nesses dados, ela sugere maneiras de reescrever ou ajustar o código para que ele funcione mais rápido.
Instalação
Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.
No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:
npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill python-performance-optimizationOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/python-performance-optimization/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Otimização de Performance em Python
Guia completo para perfilar, analisar e otimizar código Python para melhor performance, incluindo perfilamento de CPU, otimização de memória e melhores práticas de implementação.
Use esta habilidade quando
- Identificar gargalos de performance em aplicações Python
- Reduzir a latência e os tempos de resposta da aplicação
- Otimizar operações intensivas em CPU
- Reduzir o consumo de memória e vazamentos de memória
- Melhorar a performance de consultas a banco de dados
- Otimizar operações de I/O
- Acelerar pipelines de processamento de dados
- Implementar algoritmos de alta performance
- Perfilar aplicações em produção
Não use esta habilidade quando
- A tarefa não estiver relacionada à otimização de performance em Python
- Você precisar de um domínio ou ferramenta diferente fora deste escopo
Instruções
- Clarifique objetivos, restrições e entradas necessárias.
- Aplique as melhores práticas relevantes e valide os resultados.
- Forneça passos acionáveis e verificação.
- Se exemplos detalhados forem necessários, abra
resources/implementation-playbook.md.
Recursos
resources/implementation-playbook.mdpara padrões e exemplos detalhados.
Limitações
- Use esta habilidade apenas quando a tarefa corresponder claramente ao escopo descrito acima.
- Não trate a saída como substituta para validação específica do ambiente, testes ou revisão de especialistas.
- Pare e peça esclarecimentos se as entradas necessárias, permissões, limites de segurança ou critérios de sucesso estiverem ausentes.
Perguntas frequentes
O que é 'profiling'?
Profiling é como tirar uma foto do seu programa em execução para ver onde ele gasta mais tempo e recursos.
O que são 'bottlenecks'?
Bottlenecks são as partes do seu código que estão causando lentidão, como um gargalo em uma garrafa.
Preciso saber muito de programação para usar?
Não, esta ferramenta é feita para ajudar mesmo se você não for um programador experiente. Ela foca em tornar seu código melhor.
Detalhes
Descrição original do autor
Profile and optimize Python code using cProfile, memory profilers, and performance best practices. Use when debugging slow Python code, optimizing bottlenecks, or improving application performance.
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 48 mil
- Posição no ranking
- #3936
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
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