Was macht claude-performance?
Selbstverbessernde Messschicht für Claude Code. Liest JSONL-Sitzungsdaten, berechnet Effektivitätsmetriken und schreibt Verhaltensregeln in CLAUDE.md. Begleiter von claude-daily-journal und claude-insights.
Selbstverbessernde Messschicht für Claude Code. Liest JSONL-Sitzungsdaten, berechnet Effektivitätsmetriken und schreibt Verhaltensregeln in CLAUDE.md. Begleiter von claude-daily-journal und claude-insights.
Adelaidasofia/claude-performance ist eine selbstverbessernde Messschicht, die speziell für Claude Code entwickelt wurde. Sie analysiert JSONL-Sitzungsdaten aus früheren Claude-Sitzungen, berechnet relevante Effektivitätsmetriken und schreibt daraus generierte Verhaltensregeln in die CLAUDE.md-Datei. Dies ermöglicht eine kontinuierliche Optimierung des KI-Agentenverhaltens, indem Erkenntnisse aus vergangenen Interaktionen direkt in zukünftige Sitzungen einfließen. Das Skill eignet sich besonders für Entwickler und Teams, die ihre Claude Code-Workflows iterativ verbessern möchten, und ergänzt die Tools claude-daily-journal und claude-insights zu einem umfassenden Analyse- und Optimierungssystem.
npx skills add adelaidasofia/claude-performanceInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Selbstverbessernde Messschicht für Claude Code. Liest JSONL-Sitzungsdaten, berechnet Effektivitätsmetriken und schreibt Verhaltensregeln in CLAUDE.md. Begleiter von claude-daily-journal und claude-insights.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.