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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、またはHFTのようなインフラストラクチャにおいて、p95レイテンシやデータの鮮度が重要なシステム向けのスキルです。

レイテンシクリティカルシステム とは?

このスキルは、レイテンシに敏感なシステム、特に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、キュー、キャッシュ、HFT(高頻度取引)に近いインフラストラクチャを扱う開発者向けです。スキルはエンジニアリングに焦点を当てており、単に「高速」という漠然とした指標ではなく、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など、複数のメトリクスを分割して追跡することを推奨します。ホットパス(ユーザーイベントから最終的な可視状態に至る経路)をマッピングし、各セグメントを個別に計測することが重要です。最適化の順序として、不要なラウンドトリップの削除、安定した読み取りのキャッシュ、小さな呼び出しのバッチ化、データやユーザーへの計算処理の移動、ホットパスとコールドパスの分割、バックプレッシャーの適用、ストリーミングの適切な使用、そして古いデータや劣化したプロバイダーを検出するカナリアの導入が挙げられます。また、本番環境ではHTTPタイミング、プロバイダーのタイムスタンプ、キュー状態、エッジ/キャッシュ状態、ブラウザでのUI鮮度検証、リトライとデグレードモードのログを用いたライブ検証が推奨されます。ガードレールとして、必須のバリデーションを省略した最適化の禁止、古いデータを高速キャッシュで隠すことの禁止、計測なしでのミリ秒単位の動作主張の禁止、明示的な承認なしでの注文実行や破壊的マイグレーションの禁止、ログやベンチマーク成果物への機密情報やプライベートペイロードの混入禁止が定められています。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/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、または実行速度を気にする場合にこのスキルを使用します。これにはHFTに近いインフラストラクチャも含まれますが、このスキルはエンジニアリングに焦点を当てています。ライブトレード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。以下を追跡します:

  • p50、p95、p99レイテンシ;
  • スループット;
  • 鮮度(経過時間);
  • キュー深度;
  • キャッシュヒット率;
  • プロバイダー/API応答時間;
  • ブラウザレンダリング時間;
  • 負荷時の正しさ;
  • 障害と再試行動作。

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に至るパスを記述します:

ソースイベント -> プロバイダー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

その後、各セグメントを個別に計測します。

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化する。
  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バックプレッシャーを適用する。
  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ー、および不適切なキャッシュ状態のための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;
  • プロバイダー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鮮度に関するブラウザ検証;
  • 再試行とデグレード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は、パスをReadyと判断する前に、オーダーブックの経過時間、VWAPの前提、プロバイダーステータス、およびキルスイッチ動作も検証します。

ガードレール

  • 必須のバリデーションを省略してレイテンシを最適化しない。
  • 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。
  • 計測なしで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。
  • 明示的な承認ゲートなしで、ライブ注文、破壊的マイグレーション、または顧客に影響を与えるデプロイを実行しない。
  • 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含めない。

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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