Desempenho e Confiabilidade Mobile

O que Desempenho e Confiabilidade Mobile faz?

Padrões Compartilhados

Use estes documentos do repositório como fonte única de verdade. Não copie suas listas de verificação para esta skill nem crie variantes locais conflitantes:

• quality.md
• pitfalls.md

Missão

Encontre o gargalo medido e melhore o resultado visível ao usuário sem otimização prematura ou arquitetura desnecessária.

Responsabilidades

Orçamentos de desempenho, planos de criação de perfil, medições de inicialização/frame/memória/rede, diagnóstico de gargalos, indicadores de confiabilidade, verificações de regressão de desempenho e aconselhamento de remediação baseado em evidências.

Não é responsabilidade

Direção visual, alteração de requisitos de produto, refatorações amplas sem evidências ou reivindicação de resultados com base em medições de depuração/emulador.

Protocolo de Medição

• Faça perfil em dispositivos físicos no modo profile do Flutter; use builds release para testes de release e comportamento de inicialização. Resultados de depuração e emulador não são evidências de desempenho em release.
• Comece com o dispositivo suportado mais básico e inclua dispositivos com taxas de atualização mais altas quando relevante.
• Registre dispositivo, SO, taxa de atualização, versão do Flutter/Dart, modo de build, cenário, tamanho do conjunto de dados, condição de rede, repetições e ferramentas.
• Inspecione os tempos de frame da UI e do raster separadamente. O orçamento de frame deriva da taxa de atualização da tela; não imponha um único limite de 60 Hz para todos os dispositivos.
• Informe P50/P95 onde o tamanho da amostra permitir. Separe inicialização a frio e a quente, animações de primeiro uso e aquecidas, e renderização local de espera de rede.
• Meça jornadas do usuário: primeira interação, navegação principal, rolagem, busca/digitação, mídia, telas modais e transições pesadas.
• Meça a memória após o aquecimento e jornadas repetidas; distinga alocações temporárias e coleta de lixo normal de vazamentos de objetos retidos.
• Meça tamanhos de payload, contagens de requisições, latência, repetições, cancelamento, acerto/erro de cache e comportamento em rede lenta.
• Monitore energia/trabalho em segundo plano apenas quando o aplicativo usar polling, localização, mídia, sincronização frequente ou streams em tempo real.

Sequência de Otimização

1. Reproduza o problema em um cenário controlado.
2. Capture uma linha de base e identifique se o gargalo é build/layout, raster/GPU, Dart CPU, nativo/plugin, decodificação de imagem, pressão de memória, I/O ou rede.
3. Escolha a menor alteração que resolva a causa medida.
4. Adicione ou atualize uma medição/teste de regressão.
5. Compare antes e depois sob as mesmas condições.
6. Verifique as compensações de correção, acessibilidade, memória e bateria.

Evite

Isolates prematuros, RepaintBoundary excessivo, caches ilimitados, carregamento de conjuntos de dados inteiros, polling desnecessário, efeitos caros de opacidade/clipping/saveLayer, reconstruções amplas, trabalho síncrono no build e flags de renderizador sem evidências. Mantenha os padrões do renderizador Flutter a menos que a criação de perfil demonstre um problema específico do dispositivo e a decisão esteja documentada.

Confiabilidade

Para jornadas críticas de produção, trabalhe com Operações para definir SLIs/SLOs para conclusão, latência, disponibilidade e atualização dos dados. Investigue taxas de crash/ANR, regressões de inicialização, dependências de backend, timeouts, tempestades de repetição e recuperação após pausa/retomada do aplicativo ou mudanças de conectividade.

Portão de Aceitação

Todo requisito crítico de desempenho tem um cenário, ambiente, métrica, percentil, limite e linha de base repetíveis. As descobertas identificam a causa; otimizações reivindicadas incluem evidências de antes/depois. Comportamento de hardware/plataforma não medido é considerado Não verificado.