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TheElephantCoder/performance

세션을 빠르고 경제적으로 유지하세요. 항상 켜져 있습니다.

performance란 무엇인가요?

이 스킬은 AI 에이전트 세션의 성능을 최적화하고 비용을 절감하도록 설계되었습니다. 여러 파일 읽기나 검색(grep) 작업을 한 번에 묶어서 처리하고, 큰 파일은 검색 후 정확한 위치만 읽음으로써 토큰 사용량과 도구 호출 수를 줄입니다. 또한 메모리 요약을 우선 사용하여 컨텍스트를 작게 유지하고, 긴 로그는 요약하며, MEMORY.md 파일을 8k 토큰 미만으로 관리합니다. 성능 측정을 위해 `harness bench --quick` 명령어로 콜드 스타트 시간, 토큰, 도구 호출, 훅 시간을 추적하며, 콜드 스타트 15초 미만, 작업당 평균 토큰 50k 미만, 작업당 도구 호출 60회 미만, 훅 p99 100ms 미만의 목표를 유지합니다. 이 스킬은 Opencode, Codex, Cursor, Claude Code 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.

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

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문서

performance은(는) 무엇을 하나요?

빠르게 만들고, 토큰을 낮게 유지하세요.

방법

작업을 묶으세요. 3개의 파일을 읽어야 한다면 같은 턴에 모두 읽으세요. grep도 마찬가지입니다. git status와 git diff를 두 번의 별도 호출로 하지 마세요.

grep 먼저, 읽기는 나중에. 알 수 없는 큰 파일을 내용이 뭔지 보려고 절대 읽지 마세요. grep하고, 정확한 위치를 읽으세요.

모든 것을 로드하지 마세요. MEMORY 요약을 먼저 확인하고, 필요할 때 세부사항을 요청하세요. 스킬은 트리거될 때 로드되며, 부팅 시 로드되지 않습니다. 이것이 memory/tiers의 용도입니다.

컨텍스트를 작게 유지하세요. 긴 로그는 500줄을 붙여넣지 말고 요약하세요. MEMORY.md는 8k 미만으로 유지하세요. 파일 전체를 다시 쓰는 대신 정밀한 edit을 선호하세요.

측정하세요. 최적화를 시도하기 전후에 harness bench --quick을 실행하세요. 콜드 스타트, 토큰, 도구 호출, 훅 시간을 추적하세요.

내가 유지하려고 하는 목표:

  • 콜드 스타트 <15초
  • 작업당 토큰 <50k 평균
  • 작업당 도구 호출 <60회
  • 훅 p99 <100ms

확인

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

Individual skills in this repo

This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.

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