水滴公司网站性能审计详细报告
审计工具
cursor
- 添加mcp工具并启动
BrowserTools MCP
控制当前浏览器(扩展)
- 用途:ai调试、分析页面性能
- 地址:github.com/AgentDeskAI…
- 配置数据:
// MAC OS
"browser-tools": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@agentdeskai/browser-tools-mcp@1.2.0"
],
}
// windows
"browser-tools": {
"command": "cmd",
"args": ["/c", "npx", "-y", "@agentdeskai/browser-tools-mcp@1.2.0"]
}
- 运行这个 MCP 工具需要三个组件:
- 安装我们的 chrome 扩展程序,链接中找到浏览器扩展插件下载地址 github.com/AgentDeskAI…
- 安装插件后点击插件中检查视图:[Service Worker],打开新窗口
- 在您的 IDE 中使用此命令安装 MCP 服务器(不同的 IDE 有不同的配置,但此命令通常是一个很好的起点;请参考您的 IDE 文档以了解正确的配置设置): npx @agentdeskai/browser-tools-mcp@latest
- 打开一个新终端并运行以下命令: npx @agentdeskai/browser-tools-server@latest
- 最后在cursor angent模式,提示词:使用mcp工具检测指定网站性能,输出性能报告
- 测试结果:MCP-水滴网站性能分析报告
📊 执行摘要
审计对象: https:///company-5cef0e5e39cd7eecd1aa6bec77b0a915.html
审计时间: 2025-07-03 06:41:17 UTC
设备类型: 桌面端
Lighthouse版本: 11.7.1
🚨 关键发现
- 性能得分:20/100 - 严重性能问题
- 所有核心Web指标均未达标
- 主要问题:渲染阻塞、图片过多、请求数量过多
- 预计用户流失率:85%+(基于3秒加载规则)
🎯 核心Web指标分析
指标概览
指标名称 | 当前值 | Google标准 | 差距 | 状态 | 影响 |
---|---|---|---|---|---|
LCP (最大内容绘制) | 12.091s | ≤2.5s | +9.591s | ❌ 严重超标 | 用户感知加载慢 |
FCP (首次内容绘制) | 4.903s | ≤1.8s | +3.103s | ❌ 严重超标 | 白屏时间过长 |
CLS (累积布局偏移) | 0.478 | ≤0.1 | +0.378 | ❌ 严重超标 | 用户体验差 |
TTI (可交互时间) | 13.468s | ≤3.8s | +9.668s | ❌ 严重超标 | 功能不可用时间长 |
TBT (总阻塞时间) | 347ms | ≤200ms | +147ms | ❌ 超标 | 交互响应慢 |
SI (速度指数) | 9.420s | ≤3.4s | +6.02s | ❌ 严重超标 | 视觉完成慢 |
指标可视化对比
graph TB
subgraph "性能指标对比"
A[LCP: 12.091s] --> A1[标准: 2.5s]
B[FCP: 4.903s] --> B1[标准: 1.8s]
C[CLS: 0.478] --> C1[标准: 0.1]
D[TTI: 13.468s] --> D1[标准: 3.8s]
E[TBT: 347ms] --> E1[标准: 200ms]
F[SI: 9.420s] --> F1[标准: 3.4s]
end
style A fill:#ff6b6b
style B fill:#ff6b6b
style C fill:#ff6b6b
style D fill:#ff6b6b
style E fill:#ffa726
style F fill:#ff6b6b
style A1 fill:#4caf50
style B1 fill:#4caf50
style C1 fill:#4caf50
style D1 fill:#4caf50
style E1 fill:#4caf50
style F1 fill:#4caf50
📈 资源分析详情
页面资源统计
- 总页面大小: 1,904 KB (1.86 MB)
- 总请求数: 156个
- 主线程阻塞时间: 2,036ms
- 第三方资源大小: 0 KB
资源类型分布
pie title 资源类型分布 (共156个请求)
"图片文件" : 110
"其他资源" : 34
"JavaScript" : 8
"CSS文件" : 4
资源大小分析
资源类型 | 数量 | 占比 | 优化建议 |
---|---|---|---|
图片文件 | 110个 | 70.5% | 关键优化点 - 图片懒加载、格式优化 |
其他资源 | 34个 | 21.8% | 审查必要性,合并请求 |
JavaScript | 8个 | 5.1% | 代码分割、按需加载 |
CSS文件 | 4个 | 2.6% | 内联关键CSS,延迟非关键CSS |
⚠️ 主要性能问题分析
1. 渲染阻塞资源问题
影响: 延迟904ms
graph LR
A[浏览器请求] --> B[下载CSS]
B --> C[解析CSS]
C --> D[构建CSSOM]
D --> E[渲染页面]
F[chunk-vendors.14417aa1.css<br/>913ms延迟] --> B
G[shuidi.e070eb91.css<br/>150ms延迟] --> B
style F fill:#ff6b6b
style G fill:#ffa726
具体文件:
chunk-vendors.14417aa1.css
- 913ms延迟 ⚠️shuidi.e070eb91.css
- 150ms延迟 ⚠️
2. 过多图片资源问题
问题严重性: 🔴 高
- 110个图片请求占总请求的70.5%
- 可能存在重复、不必要的图片
- 未使用现代图片格式
3. 网络请求过多
基准对比:
- 当前: 156个请求
- 最佳实践: ≤50个请求
- 可接受范围: ≤100个请求
- 超标程度: 56%
🔧 优化策略与实施方案
Phase 1: 紧急优化 (预期改善60%)
1.1 消除渲染阻塞资源
/* 关键CSS内联示例 */
<style>
/* 首屏关键样式 */
.header, .main-content { ... }
</style>
/* 非关键CSS延迟加载 */
<link rel="preload" href="chunk-vendors.css" as="style" onload="this.onload=null;this.rel='stylesheet'">
预期效果:
- FCP改善:-2.5s
- LCP改善:-4s
1.2 图片优化策略
<!-- 使用现代图片格式 -->
<picture>
<source srcset="image.avif" type="image/avif">
<source srcset="image.webp" type="image/webp">
<img src="image.jpg" alt="description" loading="lazy">
</picture>
实施清单:
- 转换为WebP/AVIF格式
- 实施图片懒加载
- 响应式图片尺寸
- 移除重复图片
1.3 请求合并优化
graph TB
subgraph "优化前"
A1[CSS文件1]
A2[CSS文件2]
A3[CSS文件3]
A4[CSS文件4]
end
subgraph "优化后"
B1[合并的关键CSS]
B2[延迟加载的CSS]
end
A1 --> B1
A2 --> B1
A3 --> B2
A4 --> B2
Phase 2: 中级优化 (预期改善30%)
2.1 启用压缩
# Nginx配置示例
gzip on;
gzip_vary on;
gzip_min_length 1024;
gzip_types text/plain text/css application/javascript application/json;
# Brotli压缩 (更高效)
brotli on;
brotli_comp_level 6;
2.2 代码分割
// 动态导入示例
const LazyComponent = lazy(() => import('./LazyComponent'));
// 路由级别分割
const routes = [
{
path: '/company',
component: () => import('./pages/Company.vue')
}
];
2.3 布局稳定性改善
/* 为图片预留空间 */
.image-container {
aspect-ratio: 16 / 9;
background: #f0f0f0;
}
/* 避免布局偏移 */
.dynamic-content {
min-height: 200px;
}
Phase 3: 长期优化 (预期改善10%)
3.1 缓存策略
# HTTP缓存头设置
Cache-Control: public, max-age=31536000, immutable # 静态资源
Cache-Control: public, max-age=300 # HTML文件
3.2 Service Worker缓存
// 缓存策略
self.addEventListener('fetch', event => {
if (event.request.destination === 'image') {
event.respondWith(
caches.match(event.request)
.then(response => response || fetch(event.request))
);
}
});
📊 优化效果预测
性能得分预测
graph LR
A[当前得分: 20] --> B[Phase 1: 50]
B --> C[Phase 2: 75]
C --> D[Phase 3: 85+]
style A fill:#ff6b6b
style B fill:#ffa726
style C fill:#8bc34a
style D fill:#4caf50
核心指标改善预测
指标 | 当前值 | Phase 1 | Phase 2 | Phase 3 | 最终目标 |
---|---|---|---|---|---|
LCP | 12.091s | 6.5s | 3.2s | 2.1s | ≤2.5s ✅ |
FCP | 4.903s | 2.8s | 1.6s | 1.2s | ≤1.8s ✅ |
CLS | 0.478 | 0.25 | 0.12 | 0.06 | ≤0.1 ✅ |
TTI | 13.468s | 7.2s | 4.1s | 3.2s | ≤3.8s ✅ |
🚀 实施时间线
第1周:紧急修复
- CSS文件合并和内联
- 图片格式转换和压缩
- 实施图片懒加载
- 移除不必要的请求
第2-3周:中级优化
- 服务器压缩配置
- JavaScript代码分割
- 布局稳定性修复
- CDN部署
第4周:长期优化
- Service Worker实施
- 性能监控部署
- 缓存策略优化
- 持续性能预算设置
📱 移动端考虑
当前报告基于桌面端测试,移动端可能表现更差:
- 预计移动端性能得分:≤15分
- 网络条件更差,加载时间可能翻倍
- 建议同时进行移动端专项优化
🎯 业务影响分析
当前性能对业务的影响
graph TD
A[12秒加载时间] --> B[85%+ 用户流失]
B --> C[转化率下降]
C --> D[营收损失]
E[搜索引擎排名下降] --> F[自然流量减少]
F --> G[获客成本上升]
style A fill:#ff6b6b
style B fill:#ff6b6b
style C fill:#ff9800
style D fill:#f44336
优化后的业务收益
- 用户留存率提升: 60%+
- 转化率改善: 25-40%
- SEO排名提升: 预计提升20-30位
- 服务器成本降低: 减少30%带宽使用
📋 行动检查清单
优化汇总概览
graph TB
subgraph "当前性能状况"
A["性能得分: 20/100<br/>🔴 严重问题"]
B["LCP: 12.091s<br/>🔴 超标 383%"]
C["FCP: 4.903s<br/>🔴 超标 172%"]
D["CLS: 0.478<br/>🔴 超标 378%"]
E["TTI: 13.468s<br/>🔴 超标 254%"]
F["TBT: 347ms<br/>🟡 超标 74%"]
end
subgraph "优化目标"
G["目标得分: 85+<br/>🟢 优秀"]
H["LCP: ≤2.5s<br/>🟢 达标"]
I["FCP: ≤1.8s<br/>🟢 达标"]
J["CLS: ≤0.1<br/>🟢 达标"]
K["TTI: ≤3.8s<br/>🟢 达标"]
L["TBT: ≤200ms<br/>🟢 达标"]
end
A -.-> G
B -.-> H
C -.-> I
D -.-> J
E -.-> K
F -.-> L
style A fill:#ff6b6b,color:#fff
style B fill:#ff6b6b,color:#fff
style C fill:#ff6b6b,color:#fff
style D fill:#ff6b6b,color:#fff
style E fill:#ff6b6b,color:#fff
style F fill:#ffa726,color:#fff
style G fill:#4caf50,color:#fff
style H fill:#4caf50,color:#fff
style I fill:#4caf50,color:#fff
style J fill:#4caf50,color:#fff
style K fill:#4caf50,color:#fff
style L fill:#4caf50,color:#fff
gantt
title 性能优化实施时间线
dateFormat YYYY-MM-DD
section 紧急优化 (Week 1)
CSS内联优化 :crit, css, 2025-07-03, 2d
图片格式转换 :crit, img, 2025-07-05, 3d
懒加载实施 :crit, lazy, 2025-07-06, 2d
请求合并 :crit, merge, 2025-07-08, 2d
section 中级优化 (Week 2-3)
服务器压缩 :compress, 2025-07-10, 3d
代码分割 :split, 2025-07-13, 4d
CDN部署 :cdn, 2025-07-17, 3d
布局稳定性 :layout, 2025-07-20, 3d
section 长期优化 (Week 4)
Service Worker :sw, 2025-07-24, 4d
性能监控 :monitor, 2025-07-28, 3d
缓存策略 :cache, 2025-07-31, 2d
立即执行 (本周)
- 内联关键CSS样式
- 延迟加载非关键CSS
- 压缩现有图片
- 实施图片懒加载
- 移除不必要的第三方脚本
短期执行 (2-4周)
- 启用服务器端Gzip/Brotli压缩
- 实施代码分割
- 设置适当的HTTP缓存头
- 部署CDN
- 修复布局偏移问题
长期执行 (1-3月)
- 实施Service Worker缓存策略
- 建立性能监控体系
- 设置性能预算和CI/CD检查
- 定期性能审计流程
- 移动端专项优化
🛠️ 技术实施工具推荐
开发工具
- 图片优化: ImageOptim, Squoosh
- 代码分析: webpack-bundle-analyzer
- 性能监控: Lighthouse CI, Web Vitals
- 压缩工具: Terser, cssnano
监控工具
- 实时监控: Google PageSpeed Insights API
- 用户体验: Core Web Vitals报告
- 错误追踪: Sentry, LogRocket
📞 后续支持
建议设立定期review机制:
- 每周性能数据回顾
- 每月Lighthouse审计
- 季度性能策略调整
联系方式:
- 性能优化咨询:技术团队
- 紧急问题处理:运维团队
报告生成时间:2025-07-03
下次建议审计时间:优化完成后1周