profiler-md 发布：将性能分析数据转换为 Markdown，方便 AI 代理读取

大家好！profiler-md 是一个 CLI 和 JS 库，可以把性能分析数据转换成 Markdown，支持 17 种格式（比如 pprof）、29 个 profiler（比如 py-spy）、22 种语言（比如 Rust）和 4 种 profile 类型（调用栈 profile、调用图、堆快照和 trace）。今年早些时候，我试着用 AI agent 做性能优化，但效果不太好，因为它们经常：- 只读代码就猜测某个东西为什么慢- 动手改动之后比较改动前后的 wall time，却很难把真正的提升和噪声区分开- 用一次性脚本分析原始 profile，而这些脚本往往有不易察觉的错误问题在于，agent 没法像我一样读懂火焰图。在火焰图里，我能看到哪里慢；改动之后，我也能看出目标工作是否被消除了。agent 需要这样一个反馈闭环。于是我写了一个小工具，把 Node CPU profile 转成 Markdown。agent 用上它之后效果好多了，而且我发现我自己也很喜欢读这份 Markdown！我觉得这件事有潜力，加上我在工作中会用到很多不同的编程语言，所以决定做 profiler-md。我还写了一个 agent skill [1]，已经成功用它优化了 profiler-md 本身以及它的 pprof 格式依赖（在一个大型 pprof 文件上实现了 78 倍加速 [2]，整体上实现了 3.3 倍加速 [3]）。这个项目让我解决了一些有趣的问题：- 让新增一种格式、一个 profiler 或一种 profile 类型变得很简单，只需实现一个接口并注册到 registry。我还为此准备了项目级的 skill！- 通过设定合适的接口边界，解决不同 profiler 语义不一致的问题（比如行号到底代表什么 [4] [5] [6] [7]）。- 为 Markdown diff 输出跨 profile 匹配函数。profile 里并不包含完整代码，所以需要一些启发式方法。我通过在真实版本升级产生的 diff 上测量召回率（99.9%）和精确率（99.7%）来评估这个算法。- 设计一个调用树渲染器，尽可能优化一些指标，比如它能展示多少最热的函数、能覆盖 profile 自身 self value 的多少 [8]。很想听听大家的想法。试一试，有任何反馈或问题都欢迎告诉我！利益披露：我在 Anthropic 工作，但这个个人项目与我的雇主无关。[1] https://github.com/TomerAberbach/profiler-md/#skill[2] https://github.com/DataDog/pprof-format/pull/77[3] https://github.com/DataDog/pprof-format/pull/107[4] https://github.com/rbspy/rbspy/issues/409[5] https://github.com/oven-sh/bun/issues/29240[6] https://github.com/google/pprof-nodejs/issues/361[7] https://github.com/NixOS/nix/blob/16fa212a96192479593620e9b9...[8] https://github.com/TomerAberbach/profiler-md/blob/a1ee95e4b5...评论 URL: https://news.ycombinator.com/item?id=50507976点数：1# 评论数：0