Name: Native App Performance
Author: Peter Steinberger

AlphaMoatによると、2026-09時点でNative App Performanceのダウンロード数は3,140、スター数は5で、AIスキル全体5,078件中3,628位、開発では577件中461位です。

インストール数

129

ダウンロード数

3140

スター数

総合順位

#3,628

全体の上位 72% · 開発の上位 80%

プラットフォーム	インストール数	ダウンロード数	スター数	コメント
ClawHub ↗	99	3035	5	-
SkillHub ↗	129	3140	5	—

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

xctraceでInstrumentsトレースを記録し、サンプルを抽出してシンボル化し、Instrumentsの画面を開かずに性能上のボトルネックを調べます。トレースやシンボル化結果にはアプリ内部情報、ファイルパス、性能の詳細が含まれる可能性があります。調査権限のあるアプリやプロセスだけを対象にし、承認された場所以外で成果物を共有しないでください。

資料公開日 2026-10-29

できること

ネイティブmacOS/iOSアプリの性能トレースを記録する
Instrumentsトレースからサンプルを抽出して問題箇所を探す
コマンドラインで性能調査結果をまとめる

使う場面

権限のあるネイティブアプリの性能計測が必要なとき
対象プロセス、バイナリー、シンボルをトレースと照合できるとき
トレースファイルと解析結果を保護できるとき

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

指定したローカルアプリをTime Profilerで計測し、まず対象プロセスと出力先を確認してください。Instrumentsの画面は開かず、トレースを機微ファイルとして扱ってください。

月次の推移

ダウンロード数3140

スター数5

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。

月	ダウンロード数	前月比	スター数
2026-09	3140	—	5
2026-08	2941	+3.5%	5
2026-07	2842	+7.4%	5
2026-06	2645	+4.5%	5
2026-05	2531	—	5
2026-03	2162	—	5

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

2.1 KB・ClawHub v1.0.0

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name: native-app-performance
description: Native macOS/iOS app performance profiling via xctrace/Time Profiler and CLI-only analysis of Instruments traces. Use when asked to profile, attach, record, or analyze Instruments .trace files, find hotspots, or optimize native app performance without opening Instruments UI.
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# Native App Performance (CLI-only)

Goal: record Time Profiler via `xctrace`, extract samples, symbolicate, and propose hotspots without opening Instruments.

## Quick start (CLI)

すべて表示(全 64 行)


1) Record Time Profiler (attach):

```bash
# Start app yourself, then attach
xcrun xctrace record --template 'Time Profiler' --time-limit 90s --output /tmp/App.trace --attach <pid>
```

2) Record Time Profiler (launch):

```bash
xcrun xctrace record --template 'Time Profiler' --time-limit 90s --output /tmp/App.trace --launch -- /path/App.app/Contents/MacOS/App
```

3) Extract time samples:

```bash
scripts/extract_time_samples.py --trace /tmp/App.trace --output /tmp/time-sample.xml
```

4) Get load address for symbolication:

```bash
# While app is running
vmmap <pid> | rg -m1 "__TEXT" -n
```

5) Symbolicate + rank hotspots:

```bash
scripts/top_hotspots.py --samples /tmp/time-sample.xml \
  --binary /path/App.app/Contents/MacOS/App \
  --load-address 0x100000000 --top 30
```

## Workflow notes

- Always confirm you’re profiling the correct binary (local build vs /Applications). Prefer direct binary path for `--launch`.
- Ensure you trigger the slow path during capture (menu open/close, refresh, etc.).
- If stacks are empty, capture longer or avoid idle sections.
- `xcrun xctrace help record` and `xcrun xctrace help export` show correct flags.

## Included scripts

- `scripts/record_time_profiler.sh`: record via attach or launch.
- `scripts/extract_time_samples.py`: export time-sample XML from a trace.
- `scripts/top_hotspots.py`: symbolicate and rank top app frames.

## Gotchas

- ASLR means you must use the runtime `__TEXT` load address from `vmmap`.
- If using a new build, update the `--binary` path; symbols must match the trace.
- CLI-only flow: no need to open Instruments if stacks are symbolicated via `atos`.