由 dawei 资讯驱动开发（Information-Driven Development）强调以实时、可量化的工程数据为决策依据，而非凭经验或直觉。在前端性能优化中，这表现为持续采集构建产物、运行时指标与用户真实体验数据，并将其反馈至开发与编译流程中。
建议图AI生成，仅供参考
编译优化是性能提升的关键入口。现代构建工具如Vite、esbuild和Rspack已支持基于代码覆盖率与模块依赖图谱的智能剪枝。例如，通过集成coverage报告，在构建阶段自动识别并剔除未被引用的CSS类名、无用导出或测试辅助代码；结合Source Map解析实际执行路径，将tree-shaking精度从静态分析推进到上下文感知级别。
前端性能不能只看Lighthouse分数。真实用户监控（RUM）数据显示，首屏加载耗时中，JavaScript解析与编译常占30%以上。利用Chrome DevTools的Runtime Call Statistics或Web Vitals的`TTFB`与`LCP`细分项，可定位高耗时模块：某电商首页因一个未标记`type=module`的polyfill脚本导致JS引擎回退到慢解析模式，经标注后解析耗时下降42%。
关键实践在于闭环验证。当启用Rollup的`inlineDynamicImports`选项后，不仅需检查打包体积减少量，更要对比CDN缓存命中率、HTTP/2流复用数及Core Web Vitals中`CLS`（累积布局偏移）是否恶化——因内联可能延迟样式注入，引发重排。这类权衡只能由线上AB实验数据裁决。
工程团队需建立轻量级“资讯看板”：左侧展示构建产物关键指标（包大小、依赖深度、chunk数量），右侧同步接入RUM中对应页面的FP、FCP、INP均值。当某次提交导致`INP`升高50ms，而构建报告显示新增了一个同步`localStorage`读取逻辑，便能迅速归因并修复。
资讯驱动不是增加监控负担，而是让每次代码变更都承载可观测性。它消解了“优化效果不确定”的焦虑，使编译配置、代码拆分、资源加载策略的选择，成为可验证的技术判断，而非艺术猜想。