MaDxCRaZY/antigravity-skills

Remplace les suppositions par des données empiriques issues de la télémétrie matérielle : synthétise à la volée des tests de stress ad-hoc, les exécute en mode headless et prouve les gains de performance avec des chiffres concrets.

Qu'est-ce que antigravity-skills ?

La compétence `antigravity-skills` de MaDxCRaZY introduit un protocole de benchmarking empirique et de télémétrie matérielle pour les agents IA (comme Claude Code, Cursor, Codex). Son objectif est d'éliminer les estimations théoriques en exigeant la construction automatique de harnais de test exécutables, leur exécution en mode headless via `run_command`, et la capture de métriques réelles (latence, débit, mémoire, taux d'échec). Elle intègre également une génération de rapport de comparaison entre une baseline et une candidate, avec des indicateurs statistiques (p50, p99, delta). L'agent ne doit jamais déclarer une optimisation sans avoir exécuté un benchmark reproductible. Cette compétence est utile pour les développeurs qui souhaitent valider des améliorations de performance avec des preuves tangibles plutôt que des intuitions.

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

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Documentation

Protocole de Benchmark Empirique et Télémétrie

La commande /benchmark impose une vérification empirique. Au lieu d'accepter des affirmations théoriques ou des estimations synthétiques, l'agent doit construire des harnais de test exécutables, les exécuter en mode headless et mesurer des métriques réelles de performance matérielle.


Directives de Benchmark

  1. Synthèse Ad-Hoc de Harnais :

    • Écrire des scripts de test ou des micro-benchmarks dans <appDataDir>/brain/<conversation-id>/scratch/ (ou un répertoire de benchmark désigné).
    • Chauffer l'environnement d'exécution avant l'échantillonnage.
    • Exécuter plusieurs itérations (minimum 10-50 itérations selon la durée de la charge) pour établir des percentiles statistiquement fiables (p50, p90, p99).
  2. Mesure de Télémétrie Matérielle : Exécuter via run_command en mode headless et capturer :

    • Latence : Temps d'exécution réel (ms/µs).
    • Débit : Opérations par seconde / images par seconde / octets par seconde.
    • Mémoire : Taille maximale de l'ensemble résident (RSS), variation d'allocation, empreinte du tas.
    • Taux d'échec : Nombre d'erreurs ou occurrences de timeout sous stress.
  3. Matrice de Comparaison : Toujours générer un rapport empirique côte à côte comparant la Baseline et la Candidate :

    MétriqueBaselineCandidateDelta (% de changement)Confiance
    Latence Médiane (p50).........%p < 0.01
    Latence Queue (p99).........%p < 0.01
    Mémoire Max (RSS).........%Vérifié
    Débit.........%Vérifié
  4. Interdiction Absolue des Suppositions : Ne jamais déclarer une fonction "optimisée" sans exécuter le script de benchmark et rapporter des sorties console brutes et reproductibles.

Individual skills in this repo

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