写了一个Linux性能分析的AI Skill,Claude Code和OpenClaw都可用,附源码

我们来演示一下

1，在claude code配置ssh mcp：

2，启动claude code，测试能否通过ssh连接远端Linux设备：

3，调用linux-performance-analysis skill分析性能

提示词【分析远端设备的性能瓶颈】即会触发

linux-performance-analysis 这个skill：

最终的报告将回答以下3个问题：

1，主要性能瓶颈是CPU、内存、I/O还是网络？   

2，该领域的瓶颈主要在内核空间还是应用空间？  

3，若涉及应用空间，性能瓶颈是哪个进程引发的？

这个skill的原理

我们来看看这个skill的代码。

除了README.md，这个skill由6个文件组成：

SKILL.md定义了这个skill的名字、描述以及进行性能分析的大纲，包括：

• 概述

• 侵入性原则：L1（只读命令），L2（限制性命令），L3（使用者同意才能使用的命令）三个级别

• 工作流程

• 基线检查

• 性能分析规则

• 内核空间和用户空间性能瓶颈判断

• 必备参考

• 输出约定

在必备参考中引用了cpu.md、memory.md、io.md和network.md。在最终报告格式上引用了report-template.md。

cpu.md定义了从cpu角度分析Linux性能瓶颈的思路，包括：

• 系统级检查

• 进程深度排查

• 结果解读

• 内核态和用户态区分

总体来看，这个skill的实现原理其实很简单，就是我把linux性能调试和优化系列里的内容做了浓缩。虽然浓缩就是精华，但是肯定会有一些细节上的失真。

不过使用skill的一个好处在于，当碰到工具找不到的时候，claude code , codex 可以帮你去安装必要的性能分析工具，当然风险要自负。

最后，这个skill的下载地址如下（或点击【阅读原文】链接）：