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Benchmark-Optimierungs-Schleife

Verwenden Sie diese Fähigkeit, wenn der Benutzer bittet, etwas schneller zu machen, viele Varianten auszuprobieren, 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 Methodik für KI-Agenten, um Optimierungsanfragen wie „mach es 20x schneller“ oder „probiere 50 rekursive Optimierungen“ in einen messbaren und begrenzten Prozess zu überführen. Der Skill stellt sicher, dass vor dem Start der Optimierung eine klare Baseline existiert, einschließlich der zu optimierenden Operation, eines Korrektheits-Gates (z. B. bestehende Tests), einer definierten Metrik (z. B. Wandzeit, p95-Latenz, Kosten pro Durchlauf) und einem klaren Suchbudget (maximale Varianten, Zeit, Kosten oder Datenauswirkung). Der Kern des Skills ist eine zyklische Schleife: Messen der Baseline, Identifizieren von Engpässen auf Basis von Beweisen, Generieren von Varianten, die jeweils eine Hypothese testen, Ausführen der Varianten mit identischer Eingabe, Ablehnen fehlgeschlagener Varianten (Korrektheit, Sicherheit, Reproduzierbarkeit), Fördern der schnellsten sicheren Variante und Kodifizieren des Gewinnerpfads in einem Skript, Befehl, Test, Konfiguration oder Dokument. Für rekursive oder hyperparameterbasierte Optimierungen wird jede Ausführung in einem Logbuch protokolliert, der Vergleich immer gegen den zuletzt akzeptierten Gewinner und nicht nur den vorherigen Lauf durchgeführt, und die Suche stoppt bei Rauschen, Korrektheitsfehlern, Budgetüberschreitung oder wenn zu viele Variablen gleichzeitig geändert werden. Die Promotion einer Variante zur neuen Standardeinstellung erfordert bestandene Korrektheitstests, wiederholte oder erklärte Leistungsänderung, offensichtliche Rollback-Fähigkeit, Versionskontrolle oder dauerhaftes Runbook sowie eine abschließende Zusammenfassung mit exakten Befehlen und Messungen.

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

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Dokumentation

Was macht Benchmark-Optimierungs-Schleife?

Verwenden Sie diesen Skill, um „mach es 20x schneller“ oder „probiere 50 rekursive Optimierungen“ in eine begrenzte, messbare Schleife zu verwandeln, die ein System tatsächlich verbessern kann.

Erforderliche Baseline

Optimieren Sie erst, wenn Folgendes existiert:

  • die zu optimierende Operation;
  • das Korrektheits-Gate, das grün bleiben muss;
  • die Metrik: Wandzeit, p95-Latenz, Zeilen/s, Kosten/Lauf, Speicher, Fehlerrate;
  • die aktuelle Baseline;
  • das Suchbudget: max. Varianten, max. Zeit, max. Ausgaben, max. Datenauswirkung.

Wenn der Benutzer ein unrealistisches Ziel vorgibt, behalten Sie den Ehrgeiz bei, machen Sie die Schleife jedoch begrenzt und messbar.

Schleife

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

Variantentabelle

Verfolgen Sie Varianten wie folgt:

Variant   | Hypothese                | Befehl                  | Zeit | Korrekt? | Anmerkungen
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-Arbeit:

  • jeden Durchlauf in einem Logbuch persistieren;
  • Vergleich mit dem zuletzt akzeptierten Gewinner, nicht nur dem vorherigen Lauf;
  • einen Holdout- oder Replay-Check beibehalten;
  • stoppen, wenn die Verbesserung im Rauschen liegt, die Korrektheit fehlschlägt, die Kosten das Budget überschreiten oder die Suche mehr Variablen ändert, als sie erklären kann.

Verwenden Sie Formulierungen wie „beste gemessene sichere Variante“ anstelle von „globalem Optimum“, es sei denn, der Suchraum wurde tatsächlich erschöpfend durchsucht.

Promotions-Gate

Eine Variante kann erst dann zur neuen Standardeinstellung werden, wenn:

  • Korrektheitstests bestanden sind;
  • die Leistungsdifferenz wiederholt oder erklärt wurde;
  • ein Rollback offensichtlich ist;
  • die Änderung in der Versionskontrolle oder einem dauerhaften Runbook kodiert ist;
  • die endgültige 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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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