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Acelerador de Rendimiento de Datos

Se utiliza cuando la ingesta masiva de datos, el relleno histórico, la exportación, ETL, la carga en almacenes, la sincronización de manifiestos o la sincronización de tablas deben ser mucho más rápidos, manteniendo la corrección de los datos.

¿Qué es Acelerador de Rendimiento de Datos?

Este skill está diseñado para identificar y eliminar cuellos de botella en pipelines de datos, ya sea en la extracción, transformación, transferencia o carga. Su objetivo principal no es solo aumentar la velocidad bruta, sino lograr que los datos lleguen correctamente a su destino final de forma rápida y verificable. Es compatible con cualquier plataforma de ingeniería de datos que maneje flujos ETL, almacenes de datos o procesos de sincronización de tablas. El skill guía al agente a través de un flujo de trabajo estructurado: desde el análisis del backlog y la ejecución de benchmarks, hasta la promoción de la ruta más rápida que mantenga la coherencia de los datos, finalizando con un bloque de contabilidad de salida para verificar la corrección. Útil para tareas de relleno histórico, carga de almacenes, exportación y sincronización de manifiestos donde la velocidad y la precisión son críticas.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/data-throughput-accelerator

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Documentación

¿Qué hace Acelerador de Rendimiento de Datos?

Utilice este skill cuando el cuello de botella sea mover, transformar o guardar grandes cantidades de datos. El objetivo no es solo la velocidad. El objetivo es lograr que los datos correctos lleguen más rápido al lugar correcto, con evidencia.

Primera Distinción

Separe estos aspectos antes de optimizar:

  • velocidad de extracción del origen;
  • velocidad de transferencia de red;
  • velocidad de carga/almacén;
  • velocidad de transformación;
  • frescura de la tabla de servicio;
  • crecimiento en vivo de la cola mientras el trabajo se ejecuta.

Una tubería puede ser "rápida" y aun así verse retrasada si los nuevos datos llegan más rápido que la ventana final de puesta al día.

Heurísticas de Ruta Rápida

  • Mueva el cómputo a donde ya están los datos.
  • Prefiera escaneos, uniones y anexiones nativas del almacén para archivos grandes.
  • Utilice manifiestos o puntos de control para omitir archivos/particiones ya procesados.
  • Utilice particionamiento y agrupación que coincidan con el patrón de lectura y anexión.
  • Agrupe archivos, solicitudes y escrituras pequeñas.
  • Haga que las escrituras sean idempotentes mediante claves únicas, manifiestos o áreas de staging reemplazables.
  • Mantenga los datos sin procesar, derivados y las tablas de servicio con contabilidad separada.

Flujo de Trabajo

  1. Lea los contratos actuales de origen, destino y manifiesto.
  2. Mida el backlog: archivos externos, filas de manifiesto, filas sin procesar, filas derivadas, marcas de tiempo mín/máx y recuentos no procesados.
  3. Ejecute una puesta al día segura o un benchmark de muestra.
  4. Compare variantes: tamaño de lote, número de trabajadores, SQL de almacén, agrupación de archivos, forma de staging y método de actualización de manifiesto.
  5. Promueva solo la ruta más rápida que mantenga coherentes los recuentos y las marcas de tiempo.
  6. Codifique la ruta como una CLI, un trabajo programado, un flujo de trabajo o un runbook.
  7. Vuelva a ejecutar la contabilidad final después de que se ejecute la ruta codificada.

Salida de Contabilidad

Utilice un bloque de contabilidad estricto:

Resultado de rendimiento de datos:
- Archivos fuente descubiertos: 294
- Archivos procesados en esta ejecución: 294
- Filas sin procesar agregadas: 9,683,598
- Filas derivadas agregadas: 8,917,585
- Cola restante: 24 archivos al momento de la relectura
- Tiempo de ejecución: 38.7s
- Compuerta de corrección: los recuentos de manifiesto y las marcas de tiempo máximas de las tablas coinciden

Salvaguardas

  • No elimine datos sin procesar para que una métrica se vea mejor.
  • No omita archivos fallidos en silencio.
  • No mezcle el estado del relleno histórico con la frescura de la cola en vivo.
  • No considere una tubería completa hasta que las tablas de destino y el manifiesto estén de acuerdo.
  • Para datos financieros, de salud, regulados o que afecten al cliente, conserve la evidencia de reproducción y los puntos de aprobación.

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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