5 optimize

Skill morning-start/agent-skills/lang/moonbit/skills/5-optimize

MoonBit 性能优化与多后端适配。Wasm 体积优化、JS gzip 压缩、 Native 性能调优、双目标构建策略。 Use when optimizing performance, reducing binary size, choosing compilation targets, or cross-backend development.From its SKILL.md

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SKILL.md

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性能优化与多后端适配

触发条件

用户关注性能、体积或多后端支持时激活。

决策树

优化目标？
├── 减小 Wasm 体积
│   ├── release 模式 → moon build --target wasm-gc --release
│   ├── tree-shaking → 最小化 pub 导出
│   └── 内联标记 → #[inline] 热点函数
├── 减小 JS 输出体积
│   ├── 最小化导出 → priv 标记内部函数
│   ├── 惰性初始化 → 延迟加载重型数据
│   └── 避免泛型膨胀 → 特化关键路径
├── 提升运行时性能
│   ├── 算法优化 → 先分析复杂度
│   ├── 内存分配 → 减少不必要的拷贝
│   └── 基准测试定位瓶颈 → moon bench
├── 多后端支持
│   ├── Wasm-GC + JS 双目标 → 平台抽象 Trait
│   └── Native 特定功能 → 条件编译 target("native")
└── 发布 npm 包
    └── JS 后端 + package.json + TypeScript 声明

执行步骤

Step 1: 基准测试（定位瓶颈）

moon bench              # 运行基准测试
# 分析输出：哪些函数耗时最长

Step 2: 选择优化策略

场景	策略	预期效果
Wasm 体积大	`--release` + 最小导出	-30%~50%
JS 体积大	priv 标记 + 惰性初始化	类似 MoonBash 434KB gzip
运行时慢	算法优化 + 减少拷贝	取决于瓶颈
需要多平台	双目标 + 平台抽象 Trait	一次编写多端运行

Step 3: 后端特定优化

Wasm-GC: 参考 references/multi-backend.md Chapter 7-8
JS: 参考 MoonBash 的 434KB gzip 成果（references/real-world-examples.md）
Native: link-options + LTO

Step 4: 验证优化效果

# 对比优化前后
moon build --target <后端> --release
ls -la target/*/release/
# Wasm: 看 .wasm 文件大小
# JS: 看 .mjs gzip 大小

Step 5: 回归测试

moon test      # 确保优化未破坏功能
moon bench      # 确认性能确实提升

经验数据（来自真实项目）

项目	优化策略	结果
MoonBash	priv 导出 + 惰性初始化 + 内联	434 KB gzip (原 ~1.8MB)
moon-lottie	Wasm-GC + JS 双目标	同一套代码两个产物
mbtgraph	半存储优化（无向图 O(V+E)）	空间节省 ~50%

详细知识

🔗 references/multi-backend.md — 多后端开发完整指南 🔗 references/real-world-examples.md — 真实项目优化案例 🔗 references/library-design.md — Builder/Converter 模式（影响性能的设计决策）

What ships with it

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Just SKILL.md. No reference files, no scripts.