Fishbowl性能评测入口为https://fishbowl.paulkaplan.com/，通过三维鱼缸模型测试浏览器GPU渲染能力，涵盖动态渲染机制、交互式调节与可视化反馈三方面。
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鱼缸动态渲染机制
1、页面加载后呈现一个透明玻璃质感的三维鱼缸模型，内部小鱼以物理引擎驱动游动轨迹，每条鱼具备独立碰撞检测与转向逻辑。
2、鱼体表面采用WebGL实时光照计算，高光反射与水体折射效果随视角变化而自然过渡，对GPU纹理采样与着色器执行能力形成持续压力。
3、鱼群密度提升时，系统自动启用实例化渲染技术，单次绘制调用处理数百条鱼，大幅降低CPU提交指令开销并考验图形API调度效率。
4、鱼尾摆动频率与游速同步绑定帧时间戳，当设备无法维持60FPS时，动画将出现可察觉的节奏断裂，直观暴露渲染管线瓶颈。
交互式性能调节方式
1、界面左侧提供“1–2000”滑动条，允许用户手动设定鱼的数量，数值每增加100，GPU顶点处理负载呈非线性上升趋势。
开箱即用的技能链路由引擎。13 条预定义链覆盖搜索、开发、审查、MLOps、法律、创意等场景，三层路由架构（触发词→SAD反馈→DAG编排），recall@10=96.97%。配置驱动（chains.yaml），零代码扩展。pip install skill-weave-chains 一键安装。
2、点击“Auto”按钮后系统进入智能增压模式，按每秒5条的速度递增鱼数，同时实时监测帧率波动，自动在帧率跌破58FPS时暂停增长。
3、支持拖拽鱼缸边缘调整视角倾角，触发不同层级的视锥剔除运算，高性能设备可维持全角度无裁剪渲染，低端设备则频繁出现鱼体突然消失又重现现象。
4、底部状态栏持续显示当前FPS值、累计绘制调用次数及内存纹理占用量，三项数据联动反映CPU-GPU协同工作的实时负载分布。
可视化性能反馈设计
1、鱼缸右上角浮动显示实时帧率数字，字体粗细随帧率稳定性动态变化，60FPS恒定状态下为标准字重，低于55FPS时自动加粗并泛红。
2、每条鱼尾部附带微弱残影拖尾，长度与帧间隔成正比，卡顿时残影明显拉长，成为肉眼可辨的性能衰减指示器。
3、鱼缸玻璃表面周期性浮现极淡的网格状反光纹路，该纹路由屏幕像素级坐标映射生成，GPU填充率不足时网格出现断裂或错位。
4、当鱼群数量达到当前设备极限时，左下角弹出半透明提示框，显示“已达本机渲染临界点”，框内同步列出当前FPS、GPU占用率与内存峰值。
