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MaDxCRaZY/antigravity-skills

추측을 배제하고 실증적인 하드웨어 텔레메트리로 대체합니다. 임시 부하 테스트 하네스를 즉시 합성하여 헤드리스로 실행하고, 실제 수치로 성능 향상을 입증합니다.

antigravity-skills란 무엇인가요?

이 스킬은 AI 에이전트가 성능 최적화 주장을 할 때, 단순한 이론적 추측이나 합성 추정치에 의존하지 않고 실제 하드웨어 측정을 통해 검증하도록 강제합니다. `/benchmark` 명령어를 통해 에이전트는 임시 테스트 스크립트를 작성하고, 헤드리스 환경에서 실행하여 지연 시간, 처리량, 메모리 사용량, 실패율 등 주요 하드웨어 텔레메트리 메트릭을 수집합니다. 지원 플랫폼은 Claude Code, Cursor, Codex 등 `run_command`를 지원하는 모든 AI 에이전트입니다. 또한 기준(Baseline)과 후보(Candidate)를 비교하는 표 형식의 보고서를 자동 생성하여 p50, p99 지연 시간, 피크 메모리, 처리량의 변화율과 통계적 신뢰도를 제공함으로써, 모든 최적화 주장이 재현 가능하고 측정 가능한 데이터로 뒷받침되도록 합니다.

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

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문서

실증적 벤치마크 및 텔레메트리 프로토콜

/benchmark 명령어는 실증적 검증을 강제합니다. 이론적 주장이나 합성 추정치를 수용하는 대신, 에이전트는 실행 가능한 테스트 하네스를 구성하고, 헤드리스로 실행하며, 실제 하드웨어 성능 메트릭을 측정해야 합니다.


벤치마크 가이드라인

  1. 임시 하네스 합성:

    • 테스트 스크립트 또는 마이크로 벤치마크를 <appDataDir>/brain/<conversation-id>/scratch/ (또는 지정된 벤치마크 디렉터리)에 작성합니다.
    • 샘플링 전에 실행 런타임을 워밍업합니다.
    • 최소 10~50회 반복(작업 부하 기간에 따라) 실행하여 통계적으로 신뢰할 수 있는 백분위수(p50, p90, p99)를 확보합니다.
  2. 하드웨어 텔레메트리 측정: run_command를 통해 헤드리스로 실행하고 다음을 캡처합니다:

    • 지연 시간: 벽시계 실행 시간 (ms/µs).
    • 처리량: 초당 작업 수 / 초당 프레임 수 / 초당 바이트 수.
    • 메모리: 최대 상주 세트 크기 (RSS), 할당 변동, 힙 사용량.
    • 실패율: 부하 상태에서의 오류 횟수 또는 시간 초과 발생 횟수.
  3. 비교 매트릭스: 항상 기준(Baseline)과 후보(Candidate)를 비교하는 나란히 보여주는 실증 보고서를 생성합니다:

    메트릭기준후보델타 (% 변화)신뢰도
    중간 지연 시간 (p50).........%p < 0.01
    꼬리 지연 시간 (p99).........%p < 0.01
    최대 메모리 (RSS).........%확인됨
    처리량.........%확인됨
  4. 추측의 절대 금지: 벤치마크 스크립트를 실행하고 원시적이고 재현 가능한 콘솔 출력을 보고하지 않고는 어떤 함수가 "최적화되었다"고 선언하지 않습니다.

Individual skills in this repo

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

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