Perfetto是google推出的性能分析工具，作为 Systrace 的继任者，Perfetto 从 Android 10 开始成为官方推荐的系统追踪工具，并逐步成为整个行业的标准工具。通过Perfetto可以快速解决性能问题

# Perfetto的设计
引入了一种创新的**用户态到用户态（userspace-to-userspace）** 追踪协议，基于直接在共享内存缓冲区上进行 protobuf 序列化。这种设计带来了几个关键优势：

1. **极低开销**：直接在线程本地的共享内存上序列化，避免了内核态往返
2. **动态配置**：通过可扩展的 protobuf 机制动态配置所有追踪行为
3. **灵活缓冲**：不同数据源可以路由到不同的用户定义缓冲区
4. **无限时长**：支持将任意长度的 trace 流式写入文件系统

![image.png](/static/img/73e72b6ff5a6983232dfb733b314ad05.image.webp)

# Perfetto的组成
## traced
`traced` 是 Perfetto 的核心服务进程，负责：
- 管理追踪会话（session）的生命周期
- 协调多个数据生产者（producer）和消费者（consumer）
- 管理共享内存缓冲区
- 将 trace 数据写入输出文件

## data source
通过配置data source，可以让perfetto支持多种数据源的解析，包括内核ftrace的如下信息
- CPU 调度事件
- CPU 频率和空闲状态
- 内存计数器
- 进程统计信息

同样也可以包括程序的自定义信息

## tracebox
从 Perfetto v16 开始，`tracebox` 将所有必要的二进制文件打包到一个静态链接的可执行文件中（类似 busybox），方便在不同机器上复制和运行。
`https://github.com/tracebox/tracebox`

## Trace Processor
支持 C++ 库解析多种格式的 trace 文件，并通过 SQL 接口进行查询
`https://source.chromium.org/chromium/chromium/src/+/main:third_party/perfetto//src/trace_processor/`
编译这个可以获取二进制解析perfetto的文件`trace_processor_shell`

## Perfetto UI
完全本地化的 Web UI `https://www.ui.perfetto.dev/` ，特点包括：
- 基于浏览器，无需安装
- 支持离线使用
- trace 数据完全在本地处理，不会上传到服务器
- 基于 WebWorkers 的多线程设计，UI 始终响应流畅
- 可处理多 GB 的 trace 文件

# Perfetto的作用
Perfetto是一个快速定位性能问题的功能，其包括如下功能：
* 启动问题
* 内存泄漏问题
* 组件之间的交互问题
* 单应用的延迟问题
* CPU调度结果
* 锁竞争在哪里
* IO瓶颈在哪里
* 哪个函数耗时最长
* 内存分配的热点

# 使用Perfetto的方法
其实使用工具的办法很统一，如下
```
采集Trace → 打开UI分析 → SQL深度分析 → 修改代码 → 优化验证
```

## 总结
本文简单介绍了perfetto的基本概念，后面我会通过实战的方法逐步深入探讨Perfetto在性能上的调试。欢迎关注

## 参考资料
- https://perfetto.dev/
- https://github.com/google/perfetto
- https://perfetto.dev/docs/


性能工具-Perfetto简介(1)

anthropic公司强力推荐使用claude的remote control，但是只有token用户，max和教育用户能够使用，pro用户默认不开。但是这又是一个非常好用的工具。那么有什么办法可以让自己手机，电脑，随时随刻进入claude开始工作呢。

本文提供了一种办法，能够达到和claude remote control差不多的效果。下面介绍

# 操作步骤
先安装tmux，tmux的安装可以参考 之前的文章 <tmux配置>

然后安装ttyd，如下
```
apt install ttyd
```
然后我们修改ttyd的参数
```
vim /etc/default/ttyd
```
内容如下
```
TTYD_OPTIONS="-W -i localhost -p 80 tmux attach"
```
此时nginx配置80端口的反代理即可完成。下面看看效果把
```
systemctl restart ttyd
```
# 电脑
浏览器直接登入即可

![image.png](/static/img/b6bdbdb13c635811440656a310f81855.image.webp)

# 手机

![28649778daa6dc8da963e9b9e820f9c4.jpg](/static/img/5eda04bbf6783d8cb9e2181a3963c067.28649778daa6dc8da963e9b9e820f9c4.webp)

# 总结
在国内，我们虽然享受不到claude的remote control的优势，但是通过tmux+ttyd能够有效的让你实现同等需求

* tmux： 提供你终端复用能力  
* ttyd： 提供你能随时访问claude方式

拥有随时随地可以连接claude的优势是你不需要将屁股坐在椅子上了，你出去的任何时刻，你都可以直接连接到家里，然后轻松的让claude给我24小时干活。

特别是你使用`/loop`或者 skill: `/ralph-loop` 的时候，可以定期对claude监工。

# 参考
> https://claude.com/resources/tutorials/using-claude-code-remote-control
> https://www.youtube.com/watch?v=Ko7_tC1fMMM

AI使用指南(16)-远程使用claude

AI使用指南(15)-理解万物

在面向大规模数据性能分析，趋势预判，业务分析，数据指导，行业洞察等场景上，都需要一个资深的数据分析师，或者一个数据分析和营销团队

claude的诞生，可以让公司完全解雇这样一整个团队，一套优秀的数据分析师skill可以将原数据分析师化身为数字员工。本文介绍和演示这个功能。 让你的团队轻松拥有高价值的数据分析团队。

# skills介绍
data-analytics-skills是一套包含31个通用的数据分析师skills，这些skills具备如下特征
* 便携 ---> 任何公司都可以轻松部署这套skills
* 专业意见 ---> 这套skills会洞察行业，提示客户应该关注什么方向
* 灵活 ---> 任何公司都可以在这套skills上扩展自身业务
* 可视性 ---> 提供了良好的数据评估和可视化

这些skills分为五类员工
1. 数据质量和验证 员工

* 技能1： 系统性探索性和数据合理性检查
* 技能2： 基于业务规则进行全面的数据质量评估
* 技能3： 高性能数据SQL过滤及筛选
* 技能4： 数据分析，关键数据理解和关系建立
* 技能5： 度量验证与差异调查

2. 专业背景和机构知识 员工

* 技能1： 提供全面的语义层文档
* 技能2： 提供结构化数据分析文档
* 技能3： 提供标准的数据资产
* 技能4： 将SQL查询翻译成简单的商务语言
* 技能5： 系统跟踪分析假设和决策书

3. 数据分析与调查 员工

* 技能1： 基于时间的队列分析数据
* 技能2： 洞察，客户，资源划分
* 技能3： 基于掉落调查的转换漏斗分析
* 技能4： 基于时间模式进行预测
* 技能5： 量化数据变化
* 技能6： A/B测试统计分析
* 技能7： 业务指标计算

4. 数据可视化 员工

* 技能1： 将分析转化为结构化的业务洞察
* 技能2： 图表类型选择与视觉设计指导
* 技能3： 提供高管级的分析摘要
* 技能4： 提供全面的仪表盘需求文档
* 技能5： 将分析结果引人入胜的叙述

5. 商务沟通 员工

* 技能1： 将技术分析翻译成商业语言
* 技能2： 将客户需求转换成结构化数据
* 技能3： 分析工作交付前的质量保证
* 技能4： 向不同受众解释分析方法论
* 技能5： 估算并传达洞察的业务影响

6. 运营流程管理 员工

* 技能1： 将分析和规划流程化
* 技能2： 将数据输入流程化
* 技能3： 将数据评审流程化
* 技能4： 将复盘反馈流程化

下面演示部分的技能

# 演示
仓库: `https://github.com/tangfeng-648/data-analytics-skills` 一整套数据分析团队的skills，可以直接clone获取，这里演示考虑篇幅影响，选取了两个角色来实战
1. time-series-analysis  ---> 基于时间预测数据分析师
2. visualization-builder  ---> 数据可视化工程师

因为一切设计数据的内容都是核心且机密的，这里我为了演示，这里根据双色球历史数据来进行 开奖号码预测 和 历史数据可视化

安装
```
git clone https://github.com/tangfeng-648/data-analytics-skills
```
可以将本次需要的skills安装到claude下，如下
```
.claude/skills/time-series-analysis
.claude/skills/time-series-analysis/SKILL.md
.claude/skills/visualization-builder
.claude/skills/visualization-builder/SKILL.md
```
## 基于时间的数据预测
现在让我们预测4月5日的双色球,提示词如下，为了保险，我这里强行加载技能 
```
/time-series-analysis 为我分析历史锁有双色球开奖数据，提供基于时间预测的下一期开奖号码
```
下面claude开始工作
```
● Bash(cd /tmp && python3 ssq_analysis.py)
  ⎿  数据加载完成: 3433 条记录
     期号范围: 2003001 - 2026036
     日期范围: 2003-02-23 - 2026-04-02
     … +99 lines (ctrl+o to expand)

● 双色球数据分析报告

  📊 数据概览

  - 数据范围: 2003001期(2003-02-23) ~ 2026036期(2026-04-02)
  - 总期数: 3433期
  - 最近一期: 2026036期 (2026-04-02 周四)

  ---
  📈 历史统计规律

  ┌────────────────┬───────────┐
  │      指标      │    值     │
  ├────────────────┼───────────┤
  │ 红球和值范围   │ 29 - 172  │
  ├────────────────┼───────────┤
  │ 红球和值均值   │ 100.9     │
  ├────────────────┼───────────┤
  │ 红球和值标准差 │ 21.1      │
  ├────────────────┼───────────┤
  │ AC值常见值     │ 8 (29.5%) │
  └────────────────┴───────────┘

  红球热号 TOP5: 14(19.5%), 26(19.5%), 22(19.4%), 01(19.3%), 17(19.2%)

  奇偶比例最常见: 3奇3偶 (35.5%)

  ---
  🔮 预测结果 (2026037期)

  ┌──────────────────┬────────────────────────┬──────┬──────┐
  │       方案       │          红球          │ 蓝球 │ 和值 │
  ├──────────────────┼────────────────────────┼──────┼──────┤
  │ 主预测           │ 02, 03, 13, 22, 24, 27 │ 12   │ 101  │
  ├──────────────────┼────────────────────────┼──────┼──────┤
  │ 方案A (历史热号) │ 01, 06, 14, 17, 22, 26 │ 16   │ -    │
  ├──────────────────┼────────────────────────┼──────┼──────┤
  │ 方案B (冷热搭配) │ 02, 03, 13, 22         │ 08   │ -    │
  ├──────────────────┼────────────────────────┼──────┼──────┤
  │ 方案C (尾数均衡) │ 01, 02, 03, 06, 07, 10 │ 08   │ -    │
  └──────────────────┴────────────────────────┴──────┴──────┘

  ---
  ⚠️  重要声明

  彩票是完全随机的随机事件，任何"预测"都没有科学依据。历史数据只能显示号码出现频率的统计规律，不能预测未来结果。

  请理性购彩，量力而行！
```
我们可以让预测转换成script，根据数据分析师的其他skill来不断调整优化它
```
● 预测脚本已创建: /root/claude/ssq_predict.py

  使用方法:
  python3 /root/claude/ssq_predict.py
```
## 基于历史数据的可视化
下面演示将历史双色球可视化, 同样，因为这种数据分析师的技能很通用，提示词不是很好加载，所以这里也是直接强行加载skill，而不是根据description来加载skill
```
❯ /visualization-builder 为我将历史所以双色球数据进行可视化分析
```
下面claude开始工作
```
● 📊 双色球数据可视化分析结论

  图表已保存至 /tmp/ssq_visualization.png

  ---
  【数据概览】

  ┌──────────────┬─────────────────────────┐
  │     指标     │           值            │
  ├──────────────┼─────────────────────────┤
  │ 总期数       │ 3433 期                 │
  ├──────────────┼─────────────────────────┤
  │ 时间跨度     │ 2003-02-23 ~ 2026-04-02 │
  ├──────────────┼─────────────────────────┤
  │ 红球理论均值 │ 624.2 次/号码           │
  ├──────────────┼─────────────────────────┤
  │ 蓝球理论均值 │ 214.6 次/号码           │
  └──────────────┴─────────────────────────┘

  ---
  【核心发现】

  1. 红球频率分布
  - 最热号码: 14 (671次, 偏差 +7.5%)
  - 最冷号码: 33 (564次, 偏差 -9.6%)
  - 频率标准差 30次, 说明存在一定离散但整体接近理论值

  2. 蓝球分布
  - 最热: 16 (233次), 最冷: 08 (200次)
  - 分布较为均匀,符合随机预期

  3. 和值规律
  - 均值 100.9 (接近理论值 102)
  - 范围 29-172, 标准差 21.1
  - 和值90-110区间最为常见

  4. 奇偶比例
  - 3奇3偶占比最高 (35.5%)
  - 2奇4偶 (23.0%) 和 4奇2偶 (24.5%) 次之

  5. 区间分布
  - 区间1(1-11): 33.9%
  - 区间2(12-22): 33.8%
  - 区间3(23-33): 32.4%
  - 三区分布均衡,符合理论预期

  6. AC值
  - 最常见: AC=8 (29.5%)
  - AC值7-9占比超过65%

  ---
  【关键结论】

  1. 红球33个号码的出现频率存在差异(标准差30次),但整体符合随机分布
  2. 蓝球16个号码分布最均匀,各号码出现次数接近理论概率
  3. 和值100-110是最常见区间
  4. 三区均衡分布是主流模式
  5. 近期热号: 13, 22, 03, 02, 30
  6. 近期冷号: 14, 21, 16, 11, 29

  ---
  ⚠️  注意: 彩票本质是随机事件,历史数据统计不能预测未来结果,仅供参考娱乐。

```
我们查看一下生成的可视化效果

![image.png](/static/img/72d2db216363e07a24bc86c1668c1894.image.webp)

质量还是很不错的，一眼就能看清楚历史双色球的规律。

# 总结
本文挑了两个skill演示了数据分析团队的基本工作，任何团队，公司都可以复用这套skills进行业务扩展和迭代。因为这套skills是非常通用的

# 参考
> https://github.com/nimrodfisher/data-analytics-skills



AI使用指南(14)-数据分析师

上一个文章将方法论：harness 介绍了，它能够有效的约束claude让其更好的产出，甚至是产品级别的代码修改。本文介绍广泛使用harness的技巧，也是最近比较火的 cli-anything

# 什么是cli anything
一句话说明这个项目的本质`Today's Software Serves Humans, Tomorrow's Users will be Agents`

简单来说就是，UI只是给人看的，AI并不需要，每个AI agent只需要文本，所以cli anything的意义在于，将现有的UI类的应用，全部抽象成agent易于理解的文本，让ai更好的工作

# 为什么要用harness
cli anything 要将原仓库新增cli的接口让agent更好的调用，那么就需要对原仓库进行理解并编写代码，这些代码需要从某种形式上得到保障，harness正好是能够保障cli化的应用的代码质量的工具

# HARNESS.md
简单解析一下cli的harness.md的核心内容
`https://github.com/HKUDS/CLI-Anything/blob/main/cli-anything-plugin/HARNESS.md`

```
Phase 1: Codebase Analysis                   ----> Planner
Phase 2: CLI Architecture Design             ----> Planner
Phase 3: Implementation                      ----> Generator
Phase 4: Test Planning                       ----> Planner
Phase 5: Test Implementation                 ----> Evaluator
Phase 6: Test Documentation                  ----> Deliverable
Phase 6.5: SKILL.md Generation               ----> Deliverable
Phase 7: PyPI Publishing and Installation    ----> Deliverable
```
可以看到，这里包含了harness方法的基本思路。

cli anything的本质内容是创建一个skill.md给我们cli调用python脚本，python脚本调用UI程序的接口

# 实战
这个实战相当于 既演示了harness，又演示了cli-anything

首先安装cli-anything
```
npx skills add https://github.com/hkuds/cli-anything --skill cli-anything
```
然后登入cluade，我的目标是cli化我的shellinabox，这是一个web ssh工具，我需要明确的知道shellinabox有哪些session，并且能够管理它。现在开始操作。
```
  ▐▛███▜▌   Claude Code v2.1.83
▝▜█████▛▘  Sonnet 4.6 · Claude Pro
  ▘▘ ▝▝    ~/claude
  
❯ /cli-anything shellinabox/

✻ Pouncing…
```
我没有任何的提示词，直接强行加载了skill，看看效果
```
● I'll build a CLI-Anything harness for shellinabox. Let me start by reading the methodology and exploring the source.

  Searched for 2 patterns, read 5 files, listed 4 directories (ctrl+o to expand)

● Now let me read the main source file and key service/session files to understand the architecture:

  Searched for 1 pattern, read 4 files (ctrl+o to expand)

● I have a thorough understanding of shellinabox. Let me now build the CLI-Anything harness.

```
还是执行harness构建，加载了HARNESS.md，如下
```
● The harness is complete and validated. Here's the summary:

  ---
  Shellinabox CLI-Anything Harness — Complete

  Target: shellinabox (shellinaboxd) — web-based AJAX terminal emulator/web server
  Source: /root/claude/shellinabox
  Entry point: cli-anything-shellinabox (installed)

  Files Created

  agent-harness/
  ├── setup.py
  ├── SHELLINABOX.md
  ├── TEST.md
  └── cli_anything/
      ├── __init__.py                   # namespace marker
      └── shellinabox/
          ├── __init__.py
          ├── __main__.py               # entry point
          ├── README.md
          ├── shellinabox_cli.py        # Click CLI (start/stop/status/serve/service/session/cert)
          ├── core/
          │   ├── __init__.py
          │   └── shellinaboxd.py      # Backend wrapper
          ├── utils/
          │   ├── __init__.py
          │   └── output.py            # JSON/text formatting
          └── tests/
              ├── __init__.py
              ├── test_core.py         # 10 unit tests
              └── test_full_e2e.py      # 23 e2e tests

  Commands

  ┌─────────────────────────┬────────────────────────────┐
  │         Command         │        Description         │
  ├─────────────────────────┼────────────────────────────┤
  │ start                   │ Launch daemon (foreground) │
  ├─────────────────────────┼────────────────────────────┤
  │ stop                    │ Stop running daemon        │
  ├─────────────────────────┼────────────────────────────┤
  │ status                  │ Check if running           │
  ├─────────────────────────┼────────────────────────────┤
  │ serve                   │ Alias for foreground start │
  ├─────────────────────────┼────────────────────────────┤
  │ build                   │ Build binary from source   │
  ├─────────────────────────┼────────────────────────────┤
  │ version                 │ Print version              │
  ├─────────────────────────┼────────────────────────────┤
  │ service add/list/remove │ Manage service definitions │
  ├─────────────────────────┼────────────────────────────┤
  │ session list/kill       │ Manage terminal sessions   │
  ├─────────────────────────┼────────────────────────────┤
  │ cert generate/info      │ Manage SSL certificates    │
  ├─────────────────────────┼────────────────────────────┤
  │ repl                    │ Interactive REPL mode      │
  └─────────────────────────┴────────────────────────────┘

  Validation

  23 passed (test_full_e2e.py)
  10 passed (test_core.py)
  CLI --help, version, status all functional

✻ Brewed for 7m 17s

```
它告诉了我的交付物，我要的其实就是session list/kill的工具   
下面尝试使用
```
  # cli-anything-shellinabox session list

  Daemon: running (PID: 1965548)
  Port: 4200 (SSL disabled)

  +------+------------------+--------+--------+------+------------+
  | ID   | Peer             | User   | TTY    | Size | Connected  |
  +------+------------------+--------+--------+------+------------+
  | #1   | 192.168.31.100    | root   | pts/0  | 80x24 | 13:49:00  |
  | #2   | 192.168.31.101    | root   | pts/1  | 120x40 | 13:50:30  |
  | #3   | 192.168.31.1      | root   | pts/2  | 100x30 | 14:02:15  |
  +------+------------------+--------+--------+------+------------+
```
可以看到，任务成功完成了。
# 彩蛋
claude更新了一个彩蛋，输入`/buddy`可以在里面培养宠物，我的宠物是一只兔子，挺有意思的

![image.png](/static/img/eb4d09394f3f6ed4e59ee7042cc2df58.image.webp)

# 总结
本文介绍了cli anything的使用办法，这对公司内部流程来说非常重要。

例如在自动化测试上，可以完全由UI工具点击直接提炼为 cli 命令一句话完成。

但是对于个人而言，貌似意义不是很大。因为你并没有什么UI类的工具，在有源码的前提上，有机会让你cli

本文选中了shellinabox(开源web ssh工具)进行实战，相当于为我提供了一个新的cli功能，管理shellinabox的ssh session。
# 参考
> https://github.com/HKUDS/CLI-Anything
