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レイテンシクリティカルシステム

リアルタイムダッシュボード、マーケットデータ、ストリーミングエージェント、実行ゲートウェイ、キュー、キャッシュ、HFTライクなインフラなど、更新頻度とp95レイテンシが重要なレイテンシセンシティブなシステム向け。

レイテンシクリティカルシステム とは?

このスキルは、レイテンシとデータの鮮度が極めて重要なリアルタイムシステム(例:HFTライクなインフラ、マーケットデータ配信、ストリーミングエージェント、キュー、キャッシュ)の設計・最適化・検証を支援します。p50/p95/p99レイテンシ、スループット、鮮度、キュー深度などのメトリクスを分離して計測し、ホットパスを明確にマッピングした上で、不要なラウンドトリップ削減、キャッシュ活用、バッチ処理、計算の近接配置などの最適化を順序立てて行います。また、デプロイ前にはHTTPタイミングやプロバイダ鮮度、ブラウザ検証などのライブリードバックを用いた厳格な検証が必要です。本スキルはエンジニアリングに特化しており、実際の取引や金融アドバイスは許可しません。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/latency-critical-systems

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ドキュメント

レイテンシクリティカルシステム は何をしますか?

ユーザーがリアルタイム動作、ホットパス、ストリーミングの鮮度、実行速度を気にする場合にこのスキルを使用します。HFTライクなインフラも含まれますが、本スキルはエンジニアリングに焦点を当てています。ライブ取引や金融アドバイスを許可するものではありません。

メトリクスの分割

すべてを「高速」にまとめないでください。以下の項目を追跡します:

  • p50、p95、p99 レイテンシ
  • スループット
  • 鮮度
  • キュー深度
  • キャッシュヒット率
  • プロバイダ/API 応答時間
  • ブラウザレンダリング時間
  • 負荷時の正しさ
  • 障害とリトライ動作

ホットパスのマッピング

ユーザー/イベントから最終的な可視状態までのパスを記述します:

ソースイベント -> プロバイダAPI -> インジェストワーカー -> キュー -> キャッシュ -> エッジルート
-> クライアントストリーム -> ブラウザレンダリング -> ユーザー可視状態

次に、各セグメントを個別に測定します。

最適化の順序

  1. 不要なラウンドトリップを削除する。
  2. 安定した読み取りを鮮度メタデータとともにキャッシュする。
  3. 小さな呼び出しと書き込みをバッチ処理する。
  4. 計算をデータまたはユーザーの近くに移動する。
  5. ホットパスとコールドパスを分割する。
  6. キューが無制限に成長する前に背圧を適用する。
  7. 鮮度またはユーザーエクスペリエンスが向上する場合にのみストリーミングを使用する。
  8. 古いデータ、劣化したプロバイダ、不適切なキャッシュ状態に対するカナリアを追加する。

検証

デプロイされたサーフェスが存在する場合は、ライブリードバックを使用します:

  • HTTP タイミングと応答ヘッダー
  • プロバイダの鮮度タイムスタンプ
  • キューまたはジョブの状態
  • エッジ/キャッシュの状態
  • 実際のUI鮮度に対するブラウザ検証
  • リトライと劣化モードに関するログ

マーケットデータまたは実行に近いパスの場合、パスを準備完了と呼ぶ前に、オーダーブックの経過時間、VWAPの前提条件、プロバイダのステータス、キルスイッチの動作も検証します。

ガードレール

  • 必要な検証を削除してレイテンシを最適化しないこと。
  • 高速なキャッシュヒットの背後に古いデータを隠さないこと。
  • 測定なしにクライアントラベルからミリ秒単位の動作を主張しないこと。
  • 明示的な承認ゲートなしに、ライブ注文、破壊的な移行、または顧客に影響を与えるデプロイを実行しないこと。
  • シークレットとプライベートペイロードをログやベンチマーク成果物に残さないこと。

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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