Diagnose and Resolve Claude Performance Issues
Performance diagnostic skill that monitors Claude Code and local system resources, measures CPU/RAM/disk/network latency, and generates actionable health
Why it matters
Diagnose and resolve performance bottlenecks affecting Claude Code and your local system. This skill identifies whether the issue lies with your PC or the Claude API, providing actionable insights and reports.
Outcomes
What it gets done
Perform a rapid health check of CPU, RAM, disk, and network latency.
Analyze browser and Claude Code resource consumption.
Generate system health reports with clear summaries and suggestions.
Offer automated corrective actions for identified performance issues.
Install
Add it to your toolbox
Run in your project directory:
curl -fsSL https://spark.entire.vc/get/ag-claude-monitor | bash Capabilities
What this skill does
Traces errors to their root cause and suggests fixes.
Runs system commands and automates desktop tasks.
Reviews permissions and logs to flag unauthorized activity.
Pulls structured data fields from unstructured text.
Overview
Claude Monitor - Diagnóstico de Performance
What it does
A Python-based diagnostic toolkit that analyzes system resources (CPU, RAM, disk, network) and Claude Code process health to identify performance bottlenecks and recommend corrective actions.
How it connects
Use when Claude Code feels slow, session switching is sluggish, responses are delayed, or the system exhibits lag. Ideal for troubleshooting performance complaints related to CPU load, memory pressure, excessive browser tabs, disk space, or API latency.
Source README
name: claude-monitor
description: Monitor de performance do Claude Code e sistema local. Diagnostica lentidao, mede CPU/RAM/disco, verifica API latency e gera relatorios de saude do sistema.
risk: safe
source: community
date_added: '2026-03-06'
author: renat
tags:
- monitoring
- performance
- diagnostics
- system-health
tools: - claude-code
- antigravity
- cursor
- gemini-cli
- codex-cli
Claude Monitor - Diagnóstico de Performance
Overview
Monitor de performance do Claude Code e sistema local. Diagnostica lentidao, mede CPU/RAM/disco, verifica API latency e gera relatorios de saude do sistema.
When to Use This Skill
- When the user mentions "lento" or related topics
- When the user mentions "lentidao" or related topics
- When the user mentions "lag" or related topics
- When the user mentions "lagado" or related topics
- When the user mentions "travando" or related topics
- When the user mentions "claude lento" or related topics
Do Not Use This Skill When
- The task is unrelated to claude monitor
- A simpler, more specific tool can handle the request
- The user needs general-purpose assistance without domain expertise
How It Works
Skill para diagnosticar e resolver problemas de lentidão no Claude Code e no sistema.
Determina se o gargalo é local (PC) ou remoto (API Claude) e sugere ações corretivas.
Quando Usar
- Usuário reclama que o Claude Code está lento ou travando
- Troca de sessões de conversa demora para carregar
- Respostas do Claude demoram muito
- PC parece lento enquanto usa o Claude Code
- Qualquer menção a performance, lag, lentidão
1. Diagnóstico Rápido (Health_Check.Py)
Rode SEMPRE como primeiro passo:
python C:\Users\renat\skills\claude-monitor\scripts\health_check.py
O script analisa em ~3 segundos:
- CPU: Uso atual e por core. >80% = gargalo provável
- RAM: Total, usada, disponível. >85% = pressão de memória
- Browsers: Processos e RAM por browser. >5GB total = excesso de abas
- Claude Code: Processos e RAM consumida
- Disco: Espaço livre. <10% = impacto em swap/performance
- Rede: Latência ao endpoint da API Claude
- Diagnóstico: Classificação automática do problema com sugestões
2. Interpretar O Resultado
O script retorna um JSON com diagnosis contendo:
bottleneck: "cpu" | "ram" | "browsers" | "disk" | "network" | "claude_api" | "ok"severity: "critical" | "warning" | "ok"suggestions: Lista de ações recomendadassummary: Resumo em português para mostrar ao usuário
Mostre o summary ao usuário e ofereça executar as sugestões.
3. Ações Corretivas Automáticas
Baseado no diagnóstico, ofereça ao usuário:
Se CPU alta (>80%):
- Listar processos consumindo mais CPU
- Sugerir fechar processos pesados desnecessários
- Verificar se Windows Update está rodando em background
Se browsers pesados (>5GB RAM ou >40 processos):
python C:\Users\renat\skills\claude-monitor\scripts\health_check.py --browsers-detail
Mostra RAM por browser e sugere quais fechar. Nunca fechar processos sem permissão explícita do usuário.
Se disco cheio (>85%):
- Mostrar pastas maiores
- Sugerir limpeza de Temp, cache de browsers, lixeira
Se rede lenta (latência >500ms):
- Testar conexão com api.anthropic.com
- Sugerir verificar VPN, proxy, ou conexão WiFi
4. Monitor Contínuo (Opcional)
Se o usuário quiser monitoramento em background:
python C:\Users\renat\skills\claude-monitor\scripts\monitor.py --interval 30 --duration 300
Parâmetros:
--interval: Segundos entre cada amostra (default: 30)--duration: Duração total em segundos (default: 300 = 5 min)--output: Caminho do arquivo de log (default: monitor_log.json)--alert-cpu: Threshold de CPU para alerta (default: 80)--alert-ram: Threshold de RAM % para alerta (default: 85)
O monitor salva snapshots periódicos e gera um relatório ao final com:
- Picos de CPU e RAM
- Tendência (melhorando/piorando/estável)
- Eventos de alerta detectados
- Recomendação final
5. Benchmark Da Api Claude (Opcional)
Para testar se a lentidão é da API:
python C:\Users\renat\skills\claude-monitor\scripts\api_bench.py
Mede o tempo de resposta do processo Claude Code local (não faz chamadas à API).
Compara com tempos típicos e indica se está dentro do esperado.
Thresholds De Referência
| Métrica | OK | Warning | Critical |
|---|---|---|---|
| CPU % | <60% | 60-85% | >85% |
| RAM usada % | <70% | 70-85% | >85% |
| RAM browsers | <3 GB | 3-6 GB | >6 GB |
| Processos browser | <30 | 30-60 | >60 |
| Disco livre | >15% | 10-15% | <10% |
| Latência rede | <200ms | 200-500ms | >500ms |
Dicas Para O Usuário
Quando apresentar o diagnóstico, inclua estas dicas contextuais:
- Muitas abas = muito CPU/RAM: Cada aba de browser é um processo separado.
50 abas = 50 processos competindo por recursos. - Claude Code é pesado: Ele roda vários processos Electron. É normal consumir 3-5 GB.
Mas se estiver usando >6 GB com várias sessões, considere fechar sessões antigas. - Troca de sessão lenta: Geralmente causada por CPU alta ou muitos processos competindo.
A sessão precisa carregar o histórico da conversa, e se o CPU está ocupado, demora. - Disco quase cheio: Afeta a velocidade do swap (memória virtual) e pode causar
lentidão generalizada.
Dependências
- Python 3.10+
- psutil (instalado automaticamente pelo script se não disponível)
- Nenhuma API key necessária
Best Practices
- Provide clear, specific context about your project and requirements
- Review all suggestions before applying them to production code
- Combine with other complementary skills for comprehensive analysis
Common Pitfalls
- Using this skill for tasks outside its domain expertise
- Applying recommendations without understanding your specific context
- Not providing enough project context for accurate analysis
Limitations
- Use this skill only when the task clearly matches the scope described above.
- Do not treat the output as a substitute for environment-specific validation, testing, or expert review.
- Stop and ask for clarification if required inputs, permissions, safety boundaries, or success criteria are missing.
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