codspeed
精准测量代码性能，在CI/CD中及早发现性能退化。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：codspeed。 它的用途是：精准测量代码性能，在CI/CD中及早发现性能退化。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/codspeed/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我为这个Python API服务添加性能基准测试，并集成到GitHub Actions中，要求在性能下降超过5%时自动阻止合并。” 它会指导你安装CodSpeed CLI，使用`codspeed run pytest`命令包装现有的测试，并配置CI工作流文件，实现自动化的性能门禁。
介绍
CodSpeed 是一个专注于代码性能基准测试和回归检测的工具。它解决了开发过程中难以稳定、精确地衡量代码性能变化，以及性能问题通常在后期才被发现的问题。
通过其独特的CPU模拟技术，CodSpeed 能将性能测量的方差控制在1%以内，彻底告别因环境波动导致的“不稳定”基准测试结果。它可以直接在命令行中快速对任何可执行程序进行基准测试，也支持与现有的测试框架（如pytest、criterion、vitest等）深度集成，只需几分钟即可接入现有项目。
该工具非常适合对应用性能有要求的开发团队，特别是后端开发、全栈开发和运维工程师，他们需要在代码合并前就确保性能达标，防止性能退化影响线上服务。
建议在项目早期就引入CodSpeed，将其集成到CI/CD流程中。利用其PR评论和合并保护功能，可以自动化地监控每次提交的性能影响，将性能保障左移，避免技术债积累。
核心特点
其核心在于通过CPU模拟技术实现低于1%的测量方差，解决了传统基准测试结果不稳定、难以信赖的根本问题；同时提供差异化的火焰图，能精确定位是哪个函数、哪行代码导致了性能下降。
注意事项
目前主要支持Linux发行版（如Ubuntu、Debian），在Windows和macOS上可能无法直接运行。
常见问题
CodSpeed 和传统的基准测试工具（如 time, benchmark.js）有什么区别？
CodSpeed 通过CPU模拟提供超低方差的稳定结果，并能集成到CI中自动阻断性能退化的代码合并，而传统工具结果易受环境干扰，主要用于本地手动分析。
接入CodSpeed需要重写所有代码吗？
不需要，它支持直接对现有可执行文件进行基准测试，也提供插件与pytest等常见测试框架无缝集成，几乎无需修改业务代码。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/codspeed/raw/index.md 读取 codspeed 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/codspeed/raw/index.md（查看排版版本）