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TheElephantCoder/performance

Mantén las sesiones rápidas y económicas. Siempre activo.

¿Qué es performance?

Este skill para agentes de IA como Claude Code, Cursor o Codex optimiza el rendimiento y reduce el consumo de tokens durante las sesiones. Es útil para mantener los costos bajos y la velocidad alta, especialmente en flujos de trabajo iterativos. El skill recomienda prácticas como agrupar operaciones (lecturas, greps), no cargar toda la memoria innecesariamente y mantener el contexto pequeño resumiendo logs y memorias. También incluye un sistema de verificación mediante `harness bench` para medir métricas clave como el tiempo de arranque en frío, tokens por tarea, llamadas a herramientas y latencia de hooks.

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

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Documentación

Rendimiento

Hazlo rápido, mantén los tokens bajos.

Cómo

Agrupa las cosas. Si necesitas leer 3 archivos, léelos en el mismo turno. Lo mismo para los greps. No hagas git status y luego git diff en dos llamadas separadas.

Grep primero, lee después. Nunca leas un archivo grande desconocido solo para ver qué contiene. Haz grep, luego lee el punto exacto.

No cargues todo. Resumen de MEMORIA primero, detalles bajo demanda. Los skills se cargan cuando se activan, no al inicio. Para eso sirve memory/tiers.

Mantén el contexto pequeño. Resume logs largos en lugar de pegar 500 líneas. Mantén MEMORY.md por debajo de 8k. Prefiere una edit quirúrgica sobre reescribir todo un archivo.

Mide. Ejecuta harness bench --quick antes y después de intentar optimizar. Monitorea el arranque en frío, los tokens, las llamadas a herramientas y el tiempo de hooks.

Objetivos que intento mantener:

  • arranque en frío <15s
  • tokens por tarea <50k de media
  • llamadas a herramientas por tarea <60
  • p99 de hooks <100ms

Verificar

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

Individual skills in this repo

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