CommunityCodierung & Entwicklunggithub.com

TheElephantCoder/performance

Halte Sitzungen schnell und günstig. Immer aktiv.

Was ist performance?

Diese Skill-Anleitung zielt darauf ab, KI-Agenten-Sitzungen (z. B. in Claude Code, Cursor oder Codex) performant und kosteneffizient zu halten. Sie gibt konkrete Anweisungen, um die Tokenanzahl pro Aufgabe, die Anzahl der Tool-Aufrufe und die Kaltstartzeit zu minimieren. Der Fokus liegt auf der Bündelung von Operationen (z. B. mehrere Dateien in einem Schritt lesen), der gezielten Nutzung von Grep vor dem Lesen großer Dateien und der Reduzierung des Kontextumfangs durch Zusammenfassungen und selektives Laden. Ein integrierter Benchmark (`harness bench`) ermöglicht die Messung von Metriken wie Kaltstartzeit (<15s), durchschnittlichen Tokens pro Aufgabe (<50k) und Tool-Aufrufen (<60). Die Anleitung ist plattformunabhängig, aber speziell auf agentenbasierte Entwicklungstools zugeschnitten.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓OpenCode
npx skills add https://github.com/TheElephantCoder/agent-harness/tree/main/skills/performance

Installed? Explore more Codierung & Entwicklung skills: steipete/bluebubbles, steipete/eightctl, steipete/blucli · View all 6 →

In Ihrer bevorzugten KI fragen

Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

Was macht performance?

Sitzungen schnell halten, Token gering halten.

Wie

Bündele Aufgaben. Wenn du 3 Dateien lesen musst, lies sie im selben Schritt. Gleiches gilt für Greps. Führe nicht git status und dann git diff in zwei getrennten Aufrufen aus.

Grep zuerst, lesen dann. Lies niemals eine unbekannte große Datei nur um zu sehen, was darin steht. Grepe, dann lies die exakte Stelle.

Lade nicht alles. MEMORY-Zusammenfassung zuerst, Details auf Abruf. Skills werden erst bei Bedarf geladen, nicht beim Booten. Dafür ist memory/tiers gedacht.

Kontext klein halten. Fasse lange Logs zusammen anstatt 500 Zeilen einzufügen. Halte MEMORY.md unter 8k. Bevorzuge gezieltes edit gegenüber dem Neuschreiben einer ganzen Datei.

Messen. Führe harness bench --quick vor und nach Optimierungsversuchen aus. Verfolge Kaltstart, Token, Tool-Aufrufe, Hook-Zeit.

Ziele, die ich zu halten versuche:

  • Kaltstart <15s
  • Tokens pro Aufgabe <50k Ø
  • Tool-Aufrufe pro Aufgabe <60
  • Hook p99 <100ms

Überprüfung

harness bench --task cold-start --harness opencode
harness bench --compare main

Individual skills in this repo

This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.

Verwandte Skills