Orqestria Letöltés
← Asztali alkalmazás fejlesztők adatlapja

Skill · 1.0.0 verzió

Asztali diagnosztika és teljesítmény

Méri az indulás és futás szűk keresztmetszeteit, személyes adatot nem kiszivárogtató diagnosztikával.

desktop-diagnostics-performance

Ezt a skillt használó csapattagok

Nézd meg, miben segít

Mikor hasznos?

Akkor használd, ha asztali alkalmazásod lassan indul, lefagy vagy egyre több memóriát használ.

Miben segít neked?

  • Elkülöníti a főfolyamat indulását, felületi munkát és folyamatközi kommunikáció költségét.
  • Követi az erőforrások gazdáját és az összeomlás utáni helyreállítást.
  • Megtisztított naplókat és verzióval, környezettel azonosítható diagnosztikát készít elő.

Például ezt kérheted

Vizsgáld az ablak újranyitásakor növekvő memóriát, és tervezz érzékeny adat nélküli diagnosztikai csomagot. Tízszer nyisd újra az ablakot, és hasonlítsd össze a megmaradó memóriát és figyelőket. A diagnosztika azonosítsa a buildet, magándokumentumok tartalma nélkül.

Részletes dokumentáció

Itt a skill eredeti útmutatóját, példáit és ellenőrzési szempontjait olvashatod az eredeti nyelven.

Részletek…Összecsukás

Desktop Diagnostics & Performance

When a desktop application fails on a user's machine, you cannot SSH into their laptop. Build fast cold-start paths, bounded memory usage, and self-contained, redacted diagnostic reporting so issues can be diagnosed without guesswork.

Cold-Start & Runtime Performance Discipline

  1. Keep the Main / Core Process Startup Path Lean:
    • Measure time from process launch to window.ready-to-show.
    • Defer non-essential module imports, cloud/CLI health probes, and background indexers until after the first window frame is painted (ready-to-show).
    • Bundle main-process and preload code (e.g., via Vite/esbuild/Rollup) rather than forcing Node.js to resolve thousands of individual node_modules files from disk on cold start.
  2. Prevent Renderer & IPC Bottlenecks:
    • Never serialize multi-megabyte JSON payloads or raw file buffers across ipcRenderer.invoke on every keystroke or log line (structured-clone serialization blocks both Renderer and Main threads).
    • Batch high-frequency subprocess/log events (e.g., flushing every 50ms–100ms), paginate large history queries, and serve large media or artifacts via custom streaming protocols (protocol.handle('app-asset', ...) or local loopback range requests).
  3. Monitor & Bound Memory Growth:
    • Track main process RSS, renderer V8 heap (process.getProcessMemoryInfo()), and child-process counts. Dispose detached BrowserWindow listeners, clear completed subprocess buffers, and cap in-memory log rings.

Crash Recovery & Privacy-Safe Diagnostics

  1. Graceful Renderer & Utility Process Crash Handling:
    • Listen for webContents.on('render-process-gone', (event, details) => ...) and utilityProcess.on('exit', ...). If the renderer crashes (reason === 'crashed' or 'oom') or the embedded backend exits unexpectedly, log the exit code/reason and show a recovery screen with a one-click "Reload Window" / "Restart Local Service" action instead of leaving a dead blank window.
  2. Structured, Redacted Local Log Files:
    • Write rotated, size-capped log files (maxSize: 10MB, maxFiles: 5) in app.getPath('logs') capturing startup phases, embedded server boot, IPC errors, and CLI preflight results.
    • Scrub all secrets before writing to disk: redact Authorization headers, API keys (sk-..., ghp_...), session tokens, and private environment variables.
  3. One-Click Diagnostic Bundle / Copy System Info:
    • Provide a built-in diagnostic summary (App Version, Commit SHA, OS & Arch, Electron/Tauri Version, Detected CLI Statuses, Database Schema Version, and recent redacted error log tail) so users can attach actionable evidence to bug reports without opening a terminal.

Csomagban lévő fájlok 1

  • SKILL.md