optimize

optimize スキルの概要

optimize スキルでできること

optimize は、UI 作業に特化したパフォーマンス最適化ガイドです。インターフェースが遅い、もたつく、カクつく、重いと感じる原因をエージェントが切り分け、読み込み、レンダリング、アニメーション、画像、バンドルサイズといった観点から、優先度の高い改善策を提案します。一般的なコードレビューではなく、optimize for Performance Optimization を目的に使いたいなら、このスキルは相性が良いです。

optimize を導入すべき人

optimize は、Web アプリ、プロダクト UI、ランディングページ、ダッシュボード、インタラクティブなフロントエンドを作っていて、「なんとなく遅い」を計測可能な改善に落とし込みたい人に向いています。特に、パフォーマンスの問題は見えているのに根本原因がはっきりしない開発者、プロダクトエンジニア、AI 支援コーディングのワークフローで使うと効果的です。

実際に解決したい仕事

多くのユーザーが知りたいのは理論ではなく、次の点です。

• 実際にどこが遅いのか
• どう計測すればよいのか
• 何が原因として有力か
• どの修正から着手すべきか
• 変更後にどう改善を検証するか

optimize skill は、一般論のパフォーマンス小ネタではなく、この実務フローに沿って設計されています。

通常のプロンプトと何が違うのか

普通のプロンプトは、すぐに推測ベースの提案へ飛びがちです。optimize が優れているのは、修正案を出す前に、まず計測、ボトルネックの切り分け、優先順位付けから入ることです。これにより、時期尚早な最適化を避けやすくなり、実案件で使いやすい出力になります。

含まれるもの／含まれないもの

このスキルは用途を絞っているぶん、実用的です。フロントエンドのパフォーマンス診断と改善に向けた、構造化された進め方を提供します。一方で、このリポジトリのスナップショットにはスクリプト、ベンチマーク、フレームワーク別の自動化は含まれていません。すぐ動くツール一式というより、判断材料と進め方の支援を得るためのスキルだと考えるのが適切です。

optimize スキルの使い方

optimize のインストール方法と呼び出し方

次のコマンドでスキルをインストールします。
npx skills add https://github.com/pbakaus/impeccable --skill optimize

その後、対象となるページ、フロー、コンポーネント、アプリ領域を指定して、エージェントに optimize を使うよう依頼します。

• Use optimize on our homepage load performance
• Use optimize for checkout jank on mobile
• Use optimize on the dashboard bundle size

optimize 初回実行前にそろえておきたい前提情報

リポジトリ上の確認材料は SKILL.md のみなので、実際のセットアップではリポジトリ探索よりも手元の情報整理が重要です。optimize を使う前に、次の情報を集めておくと精度が上がります。

• 影響が出ている URL、ルート、またはコンポーネント
• デバイス条件: デスクトップ、低性能モバイル、低速回線、特定ブラウザ
• 症状: 読み込み遅延、入力ラグ、フレーム落ち、CLS、過大なバンドル
• すでに取得済みの Lighthouse、DevTools、RUM、Profiler の計測結果

こうした前提がなくてもスキルは使えますが、提案は広めになりやすく、信頼性も下がります。

最初に読むべきファイル

まず確認すべきなのは次です。

• SKILL.md

このスキルは単一ファイルのガイドなので、先に読むべき補助ルールや追加リソースはありません。導入しやすい反面、プロンプトにはプロジェクト固有の証拠や状況をしっかり含める必要があります。

optimize がうまく機能するために必要な入力

強い optimize usage には、具体的な根拠が欠かせません。特に有効なのは次のような入力です。

• 現在の指標: LCP, INP/FID, CLS, FCP, TTI, FPS, memory, CPU
• 対象範囲: 1 ページ、1 つの操作、1 つのアニメーション、または 1 つのビルド成果物
• 心当たりのある原因があればその内容
• 制約条件: フレームワーク移行不可、CDN 変更不可、画像パイプライン変更不可、など
• 成功条件: 「速くして」よりも「mobile で LCP を 2.5s 未満にしたい」のほうが望ましい

曖昧な依頼を強い optimize プロンプトに変える

弱い例:

• Make my app faster

より良い例:

• Use optimize on our React product page. Mobile Lighthouse shows LCP 4.1s, CLS 0.18, bundle is 1.2MB JS, hero image is 2.4MB, and filtering interactions feel laggy on low-end Android. Prioritize fixes by impact and implementation cost, explain likely causes, and suggest how to re-measure after each change.

この依頼が機能する理由:

• 対象が明確
• 計測値が入っている
• プラットフォーム条件が絞られている
• 単なる改善案の羅列ではなく、優先順位付けを求めている

実務で使いやすい optimize ワークフロー

良い optimize guide は、たいてい次の流れで進みます。

1. まずベースラインを計測する。
2. 読み込み時の問題と実行時の問題を分ける。
3. 最も大きいボトルネックを特定する。
4. 影響が最も大きい修正から着手する。
5. 再計測する。
6. その後に、二次的な改善へ進む。

これは、このスキルの中核となる考え方そのものです。計測前後を比較し、手当たり次第に最適化しないことが重要です。

optimize が特に得意な問題領域

このスキルは、特に次のような問題で役立ちます。

• 初回ページ読み込みが遅い
• 画像が多いページ
• JavaScript や CSS のペイロードが大きい
• 操作時にもたつく
• アニメーションがカクつく
• レイアウトスラッシングや reflow 起因のジャンク
• ネットワークリクエストが多すぎる

これらは、元の内容でも特に明確にカバーされている領域です。

optimize にどんな出力を求めるべきか

判断の質を上げるには、optimize に構造化された回答を求めるのがおすすめです。

• 診断結果
• 優先度付きのボトルネック一覧
• 推奨される修正
• 期待できる効果
• トレードオフ
• 検証計画

特に「まず何を出すべきか」を決めたいときは、単に「最適化案を列挙して」よりも、この形式のほうがはるかに実用的です。

optimize の使い勝手を大きく上げるコツ

スキルには、次の違いを明確に分けて考えるよう依頼してください。

• ラボ計測の指標なのか、実ユーザー症状なのか
• デスクトップ性能なのか、モバイル性能なのか
• 初回読み込みなのか、再訪問なのか
• ネットワーク律速なのか、CPU 律速なのか
• 一度だけ重い処理なのか、繰り返し重い処理なのか

この切り分け次第で、正しい打ち手は大きく変わります。たとえば、画像圧縮はネットワーク負荷の高いページに効きやすく、layout thrash の解消は実行時の滑らかさ改善に効きます。

適合性に関する主な制約

このスキルは、深いエコシステム依存の実装支援というより、まず方針と診断を出すタイプです。フレームワーク内部事情、独自バンドラの正確なコマンド、自動パッチ適用まで必要なら、自分のコードベースにあるリポジトリ固有の文脈と組み合わせて使う必要があります。十分な証拠があれば強いですが、何の前提もなくスタックを把握してくれることまでは期待しないほうがよいです。

optimize スキル FAQ

optimize は初心者にも向いていますか？

はい。症状と計測値を渡せるなら有効です。このスキルは、まず計測と優先順位付けから入るので、構成自体は初心者にも理解しやすくなっています。ただし、完全な初心者だと、最適な提案を引き出す前段として DevTools や Lighthouse のデータ収集に補助が必要な場合があります。

通常のコーディング用プロンプトではなく optimize を使うべきなのはいつですか？

主目的がパフォーマンス改善のときです。「ジャンクを直したい」「ロード時間を改善したい」「バンドルサイズを減らしたい」といったタスクなら、汎用プロンプトより optimize のほうが向いています。理由は、診断ファーストのパフォーマンス作業に合わせて作られているからです。

optimize はプロファイリングツールの代わりになりますか？

いいえ。optimize skill は Lighthouse やブラウザの profiler を補完するものであり、置き換えるものではありません。計測結果の解釈、修正の優先順位付け、ばらばらのシグナルを実行可能なアクションプランへ落とし込むのに役立ちます。

optimize は Web パフォーマンス専用ですか？

ソースを見る限り、主な対象は UI と Web 系のパフォーマンス課題です。たとえば Core Web Vitals、画像、ネットワークペイロード、レンダリング、アニメーションが中心です。バックエンドのクエリ最適化やインフラ遅延の調整には、最初の選択肢としては適していません。

optimize が向かないケースは？

次のような場合は optimize を使わないほうがよいです。

• 具体的な UI 対象が決まっていない
• 問題がバックエンド限定である
• 計測なしで早すぎる「ベストプラクティス集」だけ欲しい
• プロジェクト文脈なしでフレームワーク固有の実装詳細を求めている

このような条件では、出力が汎用的すぎて、安心して変更に踏み切れるレベルまで落とし込みにくくなります。

リポジトリには追加の参考資料や自動化が含まれていますか？

現時点のスナップショットでは含まれていません。確認できるのは単一の SKILL.md のみで、補助フォルダもありません。インストール自体は簡単ですが、その分、結果の質はプロンプトの具体性とローカルでの計測情報により強く左右されます。

optimize スキルをさらに活かすには

optimize には広い目標より、良い根拠を渡す

optimize の出力を最も手早く改善する方法は、目標を広げることではなく、入力の精度を上げることです。

• 正確なページやルート
• 指標の値
• スクリーンショットや profiler 結果の抜粋
• 影響を受けるデバイスやネットワーク条件
• 直近の劣化や、原因として疑っている変更

「ホームページが遅い」よりも、「autoplay video と新しい analytics tag を追加してから、mobile LCP が 2.6s から 4.0s に悪化した」と伝えるほうが、はるかに有効です。

効果と工数の両面で優先順位を付けてもらう

パフォーマンス改善は、すぐに論点が散らかりがちです。optimize には、次の観点で提案を順位付けするよう頼みましょう。

• ユーザー体験への影響
• 確信度
• 実装工数
• リグレッションのリスク

これにより、過大な画像や過剰な JavaScript といった大きな勝ち筋より先に、価値の低い細かな片付け作業が並んでしまうのを防げます。

読み込み改善とレンダリング改善を分ける

ありがちな失敗は、すべてのパフォーマンス施策を一度に混ぜてしまうことです。optimize for Performance Optimization を使うときは、次のようにレーンを分けて依頼すると結果が良くなります。

• loading: images, payloads, request count, code splitting
• rendering: reflows, paint cost, animation strategy, main-thread work

この分け方をすると、次にやるべきことがより明確になりやすいです。

制約は早めに伝える

変更できない条件は、最初に伝えておきましょう。

• CDN 移行は不可
• フレームワークの全面書き換えは不可
• 今スプリントでは画像フォーマット変更は不可
• アニメーション挙動は維持必須
• バンドルは legacy browser targets との互換性を維持する必要がある

制約があることで、提案が現実的になり、実行できない案に出力を浪費しにくくなります。

各修正がなぜ効くのかまで explain してもらう

最初の回答が一般論っぽいと感じたら、次の点を明示するよう依頼してください。

• 各修正がどのボトルネックに効くのか
• どの指標の改善を狙うのか
• どうやって効果検証するのか
• CPU と帯域、滑らかさと表現 fidelity のようなトレードオフがあるか

ここまで出してもらうと、提案の妥当性を判断しやすくなり、実装も進めやすくなります。

optimize は一度で終わらせず、改善後に回し直す

最も実用的な optimize guide の使い方は、反復的な運用です。

1. 初回診断を得る
2. 上位 1〜2 件の修正を適用する
3. 新しい計測値を取る
4. before/after データ付きで再度 optimize を実行する

こうすると、このスキルは一発回答の提案ツールではなく、現場で回せる最適化ループになります。

避けたい典型的な失敗パターン

次のような使い方では、結果が弱くなりやすいです。

• 「あらゆるパフォーマンス改善」を求める
• 指標を何も出さない
• バックエンド、インフラ、フロントエンドの問題を一つの依頼に混ぜる
• デバイスやネットワーク条件を省略する
• ボトルネック確認前に修正案だけ求める

このスキルは、問題範囲が絞られ、証拠に基づいているときに最も力を発揮します。

すぐ実装に移しやすい出力を得る方法

すばやく着手できる変更案が欲しいなら、次の形式で依頼するのが有効です。

• 上位 3 件の修正リスト
• 自分のスタック向けのコードレベル例
• 計測チェックリスト
• ロールバック計画または検証計画
• フル監査ではなく「今週まず何をやるべきか」

この切り口にすると、助言がそのまま出荷計画に近い形になり、実際に採用しやすくなります。