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Latenzkritische Systeme

Verwenden Sie dies für latenzempfindliche Systeme wie Echtzeit-Dashboards, Marktdaten, Streaming-Agenten, Ausführungs-Gateways, Warteschlangen, Caches oder HFT-ähnliche Infrastrukturen, bei denen Aktualität und p95-Latenz entscheidend sind.

Was ist Latenzkritische Systeme?

Dieses Skill unterstützt Entwickler bei der Arbeit mit latenzkritischen Systemen, bei denen es auf Echtzeitverhalten, Hot Paths, Streaming-Frische und Ausführungsgeschwindigkeit ankommt. Es eignet sich für Anwendungen wie Echtzeit-Dashboards, Marktdaten-Feeds, Streaming-Agenten, Ausführungs-Gateways, Warteschlangen, Caches oder HFT-ähnliche Infrastrukturen. Der Skill betont eine ingenieurtechnische, nicht eine handelsbezogene Perspektive: Er autorisiert weder Live-Trades noch Finanzberatung. Er leitet dazu an, Metriken wie p50/p95/p99-Latenz, Durchsatz, Cache-Trefferquote, Warteschlangentiefe und Frischealter getrennt zu erfassen, den gesamten Hot Path vom Quellereignis bis zur benutzersichtbaren Darstellung zu kartieren und Optimierungen in einer priorisierten Reihenfolge anzugehen: Runden minimieren, stabile Lesevorgänge cachen, kleine Aufrufe bündeln, Berechnung näher an Daten oder Nutzer bringen, Hot und Cold Paths trennen, Backpressure anwenden, Streaming gezielt einsetzen und Canaries für veraltete Daten einrichten. Die Verifikation erfolgt durch Live-Readbacks (HTTP-Timing, Provider-Timestamps, Queue/Cache-Status, Browser-Checks und Logs), bei marktdatenahen Pfaden zusätzlich durch Orderbuch-Alter, VWAP-Annahmen und Kill-Switch-Tests. Wichtig sind die Guardrails: Keine Optimierung auf Kosten notwendiger Validierung, keine veralteten Daten hinter schnellen Cache-Treffern verstecken, keine Millisekunden-Behauptungen ohne Messung, keine Live-Orders oder destruktiven Migrationen ohne explizite Freigabe sowie keine Secrets oder privaten Payloads in Logs und Benchmarks.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/latency-critical-systems

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Dokumentation

Was macht Latenzkritische Systeme?

Verwenden Sie diese Fertigkeit, wenn der Benutzer Wert auf Echtzeitverhalten, heiße Pfade, Streaming-Frische oder Ausführungsgeschwindigkeit legt. Dies schließt HFT-ähnliche Infrastruktur ein, die Fertigkeit ist jedoch technisch orientiert. Sie autorisiert weder Live-Handel noch Finanzberatung.

Metriken aufteilen

Alles nur auf „schnell“ zu reduzieren, reicht nicht. Erfassen Sie:

  • p50-, p95- und p99-Latenz;
  • Durchsatz;
  • Aktualitätsalter;
  • Warteschlangentiefe;
  • Cache-Trefferquote;
  • Antwortzeit von Provider/API;
  • Rendering-Zeit im Browser;
  • Korrektheit unter Last;
  • Fehler- und Wiederholungsverhalten.

Den heißen Pfad abbilden

Zeichnen Sie den Pfad vom Benutzer/Ereignis bis zum endgültigen sichtbaren Zustand auf:

Quellereignis -> Provider-API -> Ingestion-Worker -> Warteschlange -> Cache -> Edge-Route
-> Client-Stream -> Browser-Rendering -> benutzersichtbarer Zustand

Messen Sie dann jedes Segment separat.

Optimierungsreihenfolge

  1. Entfernen Sie unnötige Roundtrips.
  2. Cachen Sie stabile Lesevorgänge mit Aktualitätsmetadaten.
  3. Fassen Sie kleine Aufrufe und Schreibvorgänge zusammen.
  4. Verlagern Sie Berechnungen näher an die Daten oder den Benutzer.
  5. Trennen Sie heiße und kalte Pfade.
  6. Wenden Sie Backpressure an, bevor Warteschlangen unbegrenzt wachsen.
  7. Verwenden Sie Streaming nur, wenn es die Frische oder Benutzererfahrung verbessert.
  8. Fügen Sie Canaries für veraltete Daten, beeinträchtigte Provider und fehlerhaften Cache-Zustand hinzu.

Verifikation

Verwenden Sie Live-Readbacks, wenn eine bereitgestellte Oberfläche existiert:

  • HTTP-Timing und Antwort-Header;
  • Aktualitätszeitstempel des Providers;
  • Warteschlangen- oder Jobstatus;
  • Edge-/Cache-Status;
  • Browser-Verifikation für tatsächliche UI-Frische;
  • Logs zu Wiederholungen und degradiertem Modus.

Überprüfen Sie bei Marktdaten- oder ausführungsnahen Pfaden zusätzlich das Orderbuchalter, VWAP-Annahmen, den Providerstatus und das Verhalten des Kill-Switches, bevor der Pfad als bereit eingestuft wird.

Leitplanken

  • Optimieren Sie keine Latenz, indem Sie erforderliche Validierung wegfallen lassen.
  • Verstecken Sie keine veralteten Daten hinter schnellen Cache-Treffern.
  • Behaupten Sie kein Millisekunden-Verhalten basierend auf Client-Labels ohne Messung.
  • Führen Sie keine Live-Orders, destruktiven Migrationen oder kundenbeeinträchtigenden Deployments ohne explizite Genehmigungsstufe durch.
  • Halten Sie Geheimnisse und private Payloads aus Logs und Benchmark-Artefakten fern.

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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