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パフォーマンス最適化

セッションを高速かつ低コストに保つスキルです。常に意識します。

パフォーマンス最適化 とは?

このスキルは、AIエージェントのセッションを高速かつ効率的に保つためのベストプラクティスを提供します。主な目的は、トークン消費とツール呼び出し回数を最小限に抑えながら、タスクの完了速度を最適化することです。具体的には、ファイル読み取りやgrepのバッチ処理、事前のgrepによる対象の絞り込み、MEMORYの階層化、コンテキストサイズの管理などを推奨します。また、`harness bench` コマンドを使ってコールドスタート時間、トークン数、ツール呼び出し回数、フック時間などのパフォーマンス指標を計測し、改善前後の効果を定量的に評価します。Claude Code、Coder、OpenCodeなどの主要なAIエージェントプラットフォームで利用可能です。

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

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ドキュメント

パフォーマンス

高速化し、トークンを抑えます。

方法

バッチ処理する。 3つのファイルを読む必要がある場合、同じターンで読み込みます。grepも同様です。git status と git diff を別々の呼び出しで行わないでください。

最初にgrep、次に読み取り。 中身を見るためだけに、大きな未知のファイルを決して読み込まないでください。grepで目的の箇所を特定してから読み込みます。

すべてを読み込まない。 MEMORYのサマリを最初に、詳細はオンデマンドで。スキルは起動時ではなくトリガー時にロードします。それが memory/tiers の目的です。

コンテキストを小さく保つ。 500行をそのまま貼り付ける代わりに、長いログを要約します。MEMORY.md は8k未満に保ちます。ファイル全体を書き換えるのではなく、ピンポイントの edit を選びます。

計測する。 最適化を行う前後に harness bench --quick を実行します。コールドスタート時間、トークン数、ツール呼び出し回数、フック時間を追跡します。

目標値:

  • コールドスタート < 15秒
  • タスクあたりのトークン数 < 平均50k
  • タスクあたりのツール呼び出し回数 < 60
  • フックp99 < 100ms

確認

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

Individual skills in this repo

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