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MaDxCRaZY/antigravity-skills

Reemplaza las conjeturas con telemetría de hardware empírica: sintetiza arneses de pruebas de estrés ad-hoc sobre la marcha, los ejecuta sin interfaz gráfica y demuestra ganancias de rendimiento con números concretos.

¿Qué es antigravity-skills?

Esta skill, denominada 'Empirical Benchmark & Telemetry Protocol', está diseñada para agentes de IA (como Claude Code, Cursor, Codex, etc.) que necesitan validar empíricamente las afirmaciones de rendimiento. En lugar de aceptar conjeturas o estimaciones sintéticas, el agente debe construir arneses de prueba ejecutables (scripts o micro-benchmarks), ejecutarlos sin interfaz gráfica y medir las métricas reales de rendimiento del hardware. Es útil para desarrolladores e ingenieros que buscan optimizaciones basadas en datos, ya que elimina la especulación y proporciona evidencia reproducible a través de una matriz de comparación detallada (línea base vs. candidato). La skill se ejecuta mediante el comando `/benchmark` y requiere que el agente capture latencia, rendimiento, uso de memoria y tasas de fallo, prohibiendo terminantemente declarar una función como 'optimizada' sin haber ejecutado el script de benchmark y reportado resultados de consola reproducibles.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/MaDxCRaZY/antigravity-skills/tree/HEAD/skills/benchmark

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Documentación

Protocolo de Benchmark y Telemetría Empírica

El comando /benchmark impone la verificación empírica. En lugar de aceptar afirmaciones teóricas o estimaciones sintéticas, el agente debe construir arneses de prueba ejecutables, ejecutarlos sin interfaz gráfica y medir las métricas reales de rendimiento del hardware.


Directrices de Benchmark

  1. Síntesis de Arnés Ad-Hoc:

    • Escribir scripts de prueba o micro-benchmarks en <appDataDir>/brain/<conversation-id>/scratch/ (o un directorio de benchmark designado).
    • Calentar el tiempo de ejecución antes de comenzar a muestrear.
    • Ejecutar múltiples iteraciones (mínimo 10-50 iteraciones dependiendo de la duración de la carga de trabajo) para establecer percentiles estadísticamente fiables (p50, p90, p99).
  2. Medición de Telemetría de Hardware: Ejecutar mediante run_command sin interfaz gráfica y capturar:

    • Latencia: Tiempo de ejecución en tiempo real (ms/µs).
    • Rendimiento: Operaciones por segundo / fotogramas por segundo / bytes por segundo.
    • Memoria: Tamaño máximo del conjunto residente (RSS), variación de asignación, huella del montón.
    • Tasa de Fallos: Conteo de errores o ocurrencias de tiempo de espera bajo estrés.
  3. Matriz de Comparación: Siempre generar un informe empírico lado a lado comparando la Línea Base vs. el Candidato:

    MétricaLínea BaseCandidatoDelta (% de Cambio)Confianza
    Latencia Mediana (p50).........%p < 0.01
    Latencia de Cola (p99).........%p < 0.01
    Memoria Máxima (RSS).........%Verificado
    Rendimiento.........%Verificado
  4. Prohibición Absoluta de Conjeturas: Nunca declarar una función como "optimizada" sin ejecutar el script de benchmark y reportar las salidas de consola sin procesar y reproducibles.

Individual skills in this repo

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