performance-review
通过AST扫描检测代码中的时空复杂度热点
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：performance-review。 它的用途是：通过AST扫描检测代码中的时空复杂度热点 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/performance-review/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
“请分析当前目录下src文件夹中所有.js文件的算法复杂度。”，它会扫描代码并生成报告，指出如“第45行存在嵌套循环，可能导致O(n^2)时间复杂度”等具体问题。或者
对AI说：“对比这两个函数的AST，哪个空间复杂度更高？”，它会解析函数结构并给出基于代码模式的分析结论。
介绍
这个Skill专注于在代码开发阶段，通过静态分析（AST扫描）自动识别出程序中可能存在的时间和空间复杂度问题的代码片段。它帮助开发者在代码提交或评审前，提前发现潜在的性能瓶颈，如嵌套过深的循环、递归调用或低效的数据结构使用。
使用方式非常直接，开发者只需在代码项目目录下运行该Skill，它便会自动扫描源代码文件，生成一份关于复杂度热点的分析报告，指出具体文件和行号，并给出初步的优化建议。
它特别适合对代码性能有较高要求的后端开发、全栈开发和量化交易员，尤其是在开发高频交易系统、数据处理管道或高并发服务时，能有效避免因算法效率低下导致的系统延迟或资源耗尽。
建议将此Skill集成到本地开发工作流或CI/CD流程中，作为代码质量门禁的一环。但请注意，其分析基于静态代码结构，无法准确评估运行时数据规模对复杂度的实际影响，因此报告结果需结合业务逻辑进行人工判断。
核心特点
与一般代码质量检查工具不同，它专门针对算法复杂度进行AST级别的深度分析，能精准定位到导致O(n^2)或更高复杂度的具体代码模式，而非仅仅检查代码风格或简单错误。
注意事项
不适合用于分析动态语言（如部分脚本语言）中运行时生成的代码，也无法评估由外部数据输入规模决定的实际性能影响。
常见问题
这个工具能检测哪些编程语言？
目前主要支持JavaScript/TypeScript、Python、Java等常见语言的AST分析。
检测出的“热点”一定需要优化吗？
不一定，工具提供的是静态分析结果，需要开发者结合具体业务场景和数据量评估优化的必要性。
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/performance-review/raw/index.md 读取 performance-review 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/performance-review/raw/index.md（查看排版版本）