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Latenzkritische Systeme

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

Was ist Latenzkritische Systeme?

Der Skill 'Latenzkritische Systeme' ist speziell für Entwickler und KI-Agenten konzipiert, die an Systemen mit strengen Latenzanforderungen arbeiten – etwa Echtzeit-Dashboards, Marktdaten-Feeds, Streaming-Agenten, Ausführungs-Gateways, Warteschlangen, Caches oder HFT-ähnliche Infrastrukturen. Er bietet eine ingenieurwissenschaftliche, strukturierte Methodik, um die Leistung solcher Systeme zu analysieren und zu optimieren. Der Skill definiert eine Reihe von Metriken (p50/p95/p99, Durchsatz, Cache-Trefferquote etc.), leitet zur Identifikation und Messung des sogenannten 'Hot Paths' an und gibt eine klare Optimierungsreihenfolge vor – von Roundtrip-Reduzierung über Caching bis hin zu Backpressure. Zudem werden konkrete Verifikationsmethoden (z.B. Live-Readbacks, HTTP-Timing, Browser-Prüfungen) und wichtige Sicherheitsleitplanken genannt, etwa keine Optimierung um den Preis fehlender Validierung oder das Verschleiern alter Daten hinter schnellen Cache-Treffern. Der Skill ist plattformunabhängig und kann in Kombination mit Tools wie Claude Code, Cursor oder Codex genutzt werden, um die Codebasis und Architektur latenzkritischer Anwendungen zu verbessern.

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

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Dokumentation

Was macht Latenzkritische Systeme?

Verwenden Sie diesen Skill, wenn der Benutzer sich für Echtzeitverhalten, heiße Pfade, Streaming-Aktualität oder Ausführungsgeschwindigkeit interessiert. Dies umfasst HFT-ähnliche Infrastrukturen, aber der Skill ist ingenieurwissenschaftlich ausgerichtet. Er autorisiert weder Live-Handel noch Finanzberatung.

Aufteilung der Metriken

Reduzieren Sie nicht alles auf „schnell". Erfassen Sie:

  • p50-, p95- und p99-Latenz;
  • Durchsatz;
  • Aktualitätsalter;
  • Warteschlangentiefe;
  • Cache-Trefferquote;
  • Anbieter-/API-Antwortzeit;
  • Browser-Renderzeit;
  • Korrektheit unter Last;
  • Fehler- und Wiederholungsverhalten.

Den heißen Pfad abbilden

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

Quellenereignis -> Anbieter-API -> Ingest-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 (Batching).
  4. Verlagern Sie Berechnungen näher an die Daten oder den Benutzer.
  5. Trennen Sie heiße und kalte Pfade.
  6. Wenden Sie Gegendruck (Backpressure) an, bevor Warteschlangen unbegrenzt wachsen.
  7. Verwenden Sie Streaming nur, wenn es die Aktualität oder Benutzererfahrung verbessert.
  8. Fügen Sie Canaries für veraltete Daten, degradierte Anbieter und schlechten Cache-Zustand ein.

Verifikation

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

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

Überprüfen Sie bei marktdaten- oder ausführungsnahen Pfaden zusätzlich das Orderbuch-Alter, VWAP-Annahmen, den Anbieterstatus und das Verhalten des Kill-Switches, bevor Sie den Pfad als bereit erklären.

Leitplanken

  • Optimieren Sie Latenz nicht, indem Sie erforderliche Validierung weglassen.
  • Verstecken Sie veraltete Daten nicht hinter schnellen Cache-Treffern.
  • Behaupten Sie kein Millisekundenverhalten aufgrund von Client-Labels ohne Messung.
  • Führen Sie keine Live-Orders, destruktiven Migrationen oder kundenbeeinträchtigenden Deployments ohne explizite Genehmigung durch.
  • Halten Sie Geheimnisse und private Nutzlasten aus Protokollen 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/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

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

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

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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