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Benchmark-Optimierungs-Schleife

Verwenden Sie diese Fähigkeit, wenn der Benutzer bittet, etwas schneller zu machen, viele Varianten zu testen, rekursive Optimierungen durchzuführen, Latenz/ Durchsatz/ Kosten zu benchmarken oder die beste Implementierung durch wiederholte gemessene Tests auszuwählen.

Was ist Benchmark-Optimierungs-Schleife?

Die Benchmark-Optimierungs-Schleife ist eine strukturierte, evidenzbasierte Methode zur systematischen Leistungsverbesserung von Systemen, die in KI-Agentenwerkzeugen wie Claude Code, Cursor oder Codex eingesetzt wird. Sie wandelt vage Anforderungen wie „mach es 20x schneller“ in einen messbaren, begrenzten Optimierungsprozess um, der auf wiederholten Tests und objektiven Metriken basiert. Die Schleife beginnt mit der Festlegung einer Baseline und der Identifizierung von Engpässen, erzeugt dann Varianten, testet jede Hypothese gegen die eingebaute Korrektheitsprüfung, und fördert die schnellste, sichere Variante zum neuen Standard. Das System unterstützt rekursive Optimierung mit einem Ledger zur Nachverfolgung, einem Haltepunkt für Rauschen oder Überschreitung des Budgets, und einer Promotions-Gate, die sicherstellt, dass Änderungen in der Versionskontrolle codiert sind und messbare Verbesserungen vorweisen. Es ist besonders nützlich für Entwickler, die Latenz, Durchsatz, Kosten, Speicher oder Fehlerraten optimieren müssen, und liefert am Ende präzise Befehle und Messungen als abschließende Zusammenfassung.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/benchmark-optimization-loop

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Dokumentation

Was macht Benchmark-Optimierungs-Schleife?

Verwenden Sie diese Fähigkeit, um „mach es 20x schneller“ oder „versuche 50 rekursive Optimierungen“ in eine begrenzte gemessene Schleife umzuwandeln, die tatsächlich ein System verbessern kann.

Erforderliche Baseline

Optimieren Sie nicht, bis diese existieren:

  • die zu optimierende Operation;
  • das Korrektheitstor, das grün bleiben muss;
  • die Metrik: Wandzeit, p95-Latenz, Zeilen/Sekunde, Kosten/Lauf, Speicher, Fehlerrate;
  • die aktuelle Baseline;
  • das Suchbudget: maximale Varianten, maximale Zeit, maximale Ausgaben, maximale Datenauswirkungen.

Wenn der Benutzer ein unrealistisches Ziel nennt, behalten Sie den Ehrgeiz, machen Sie aber die Schleife begrenzt und messbar.

Schleife

  1. Messen Sie die Baseline.
  2. Identifizieren Sie Engpässe anhand von Beweisen.
  3. Generieren Sie Varianten, die jeweils eine Hypothese testen.
  4. Führen Sie Varianten mit der gleichen Eingabeform aus.
  5. Lehnen Sie Varianten ab, die Korrektheit, Sicherheit oder Reproduzierbarkeit verletzen.
  6. Fördern Sie die schnellste sichere Variante.
  7. Codieren Sie den Gewinnerpfad in einem Skript, Befehl, Test, Konfiguration oder Dokument.
  8. Wiederholen Sie die Baseline und den Gewinner, um die Differenz zu bestätigen.

Variantentabelle

Verfolgen Sie Varianten wie folgt:

Variant | Hypothese | Befehl | Zeit | Korrekt? | Notizen
baseline | aktueller Pfad | npm run job | 120s | ja | stabil
batch-500 | weniger Roundtrips | npm run job -- --batch 500 | 42s | ja | Gewinner
parallel-8 | mehr Arbeiter | npm run job -- --workers 8 | 31s | nein | ratenbegrenzt

Rekursive Suche

Für rekursive oder Hyperparameter-Arbeiten:

  • persistieren Sie jeden Lauf in einem Ledger;
  • vergleichen Sie gegen den vorherigen akzeptierten Gewinner, nicht nur gegen den vorherigen Lauf;
  • behalten Sie eine Halteprobe oder einen Replay-Check;
  • stoppen Sie, wenn die Verbesserung im Rauschen liegt, die Korrektheit fehlschlägt, die Kosten das Budget überschreiten oder die Suche beginnt, mehr Variablen zu ändern, als sie erklären kann.

Verwenden Sie Ausdrücke wie „beste gemessene sichere Variante“ statt „globales Optimum“, es sei denn, der Suchraum war tatsächlich erschöpfend.

Promotion Gate

Eine Variante kann erst dann zum neuen Standard werden, wenn:

  • Korrektheitstests bestanden sind;
  • die Leistungsdifferenz wiederholt oder erklärt wurde;
  • der Rollback offensichtlich ist;
  • die Änderung in der Versionskontrolle oder einem dauerhaften Runbook codiert ist;
  • die abschließende Zusammenfassung genaue Befehle und Messungen enthält.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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