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지연 시간 중요 시스템

실시간 대시보드, 시장 데이터, 스트리밍 에이전트, 실행 게이트웨이, 큐, 캐시 또는 HFT 유형 인프라와 같이 p95 지연 시간 또는 데이터 신선도가 중요한 지연 시간 민감 시스템에 사용합니다.

지연 시간 중요 시스템란 무엇인가요?

이 스킬은 실시간 동작, 핫 경로(hot path), 스트리밍 신선도, 실행 속도가 중요한 시스템을 다룰 때 사용됩니다. HFT(고빈도 거래) 유형 인프라를 포함하지만, 엔지니어링에 초점을 맞추며 실시간 거래나 금융 조언을 승인하지 않습니다. p50, p95, p99 지연 시간, 처리량, 신선도 연령, 큐 깊이, 캐시 적중률 등 여러 메트릭을 분할하여 추적하고, 사용자/이벤트로부터 최종 가시 상태까지의 핫 경로를 매핑하여 각 세그먼트를 개별 측정합니다. 최적화 순서로 불필요한 왕복 제거, 안정적인 읽기 캐싱, 작은 호출/쓰기 배치, 데이터/사용자에 가까운 컴퓨팅 이동, 핫/콜드 경로 분할, 역압 적용, 신선도 향상을 위한 스트리밍 사용, 스테일 데이터 감지를 위한 카나리아 추가를 권장합니다. 검증은 배포된 표면에서 HTTP 타이밍, 공급자 신선도 타임스탬프, 큐/작업 상태, 엣지/캐시 상태, 브라우저 UI 신선도 확인, 재시도 및 저하 모드 로그를 통해 이루어집니다. 시장 데이터나 실행 관련 경로의 경우 오더북 연령, VWAP 가정, 공급자 상태, 킬 스위치 동작도 확인해야 합니다. 가드레일로는 필수 검증을 생략하지 않고, 빠른 캐시 적중 뒤에 스테일 데이터를 숨기지 않으며, 측정 없이 밀리초 동작을 주장하지 않고, 명시적 승인 게이트 없이 실시간 주문이나 고객 영향 배포를 수행하지 않으며, 비밀과 개인 페이로드를 로그에 남기지 않습니다.

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

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문서

지연 시간 중요 시스템은(는) 무엇을 하나요?

사용자가 실시간 동작, 핫 경로, 스트리밍 신선도 또는 실행 속도를 중요하게 여길 때 이 스킬을 사용하세요. 여기에는 HFT 유형 인프라가 포함되지만, 이 스킬은 엔지니어링에 초점을 맞춥니다. 실시간 거래나 금융 조언을 승인하지 않습니다.

메트릭 분할

모든 것을 "빠름"으로 통합하지 마세요. 다음을 추적하세요:

  • p50, p95, p99 지연 시간;
  • 처리량;
  • 신선도 연령;
  • 큐 깊이;
  • 캐시 적중률;
  • 공급자/API 응답 시간;
  • 브라우저 렌더 시간;
  • 부하 상태에서의 정확성;
  • 실패 및 재시도 동작.

핫 경로 매핑

사용자/이벤트로부터 최종 가시 상태까지의 경로를 작성하세요:

소스 이벤트 -> 공급자 API -> 수집 워커 -> 큐 -> 캐시 -> 엣지 경로
-> 클라이언트 스트림 -> 브라우저 렌더 -> 사용자 가시 상태

그런 다음 각 세그먼트를 개별적으로 측정하세요.

최적화 순서

  1. 불필요한 왕복을 제거하세요.
  2. 신선도 메타데이터와 함께 안정적인 읽기를 캐싱하세요.
  3. 작은 호출과 쓰기를 배치 처리하세요.
  4. 컴퓨팅을 데이터 또는 사용자에 더 가깝게 이동하세요.
  5. 핫 경로와 콜드 경로를 분할하세요.
  6. 큐가 무제한으로 커지기 전에 역압을 적용하세요.
  7. 신선도나 사용자 경험을 향상시킬 때만 스트리밍을 사용하세요.
  8. 스테일 데이터, 저하된 공급자, 잘못된 캐시 상태를 위한 카나리아를 추가하세요.

검증

배포된 표면이 있을 때 실시간 읽기 백을 사용하세요:

  • HTTP 타이밍 및 응답 헤더;
  • 공급자 신선도 타임스탬프;
  • 큐 또는 작업 상태;
  • 엣지/캐시 상태;
  • 실제 UI 신선도에 대한 브라우저 확인;
  • 재시도 및 저하 모드 관련 로그.

시장 데이터 또는 실행 관련 경로의 경우, 경로를 준비 상태라고 부르기 전에 오더북 연령, VWAP 가정, 공급자 상태 및 킬 스위치 동작도 확인하세요.

가드레일

  • 필수 검증을 생략하여 지연 시간을 최적화하지 마세요.
  • 빠른 캐시 적중 뒤에 스테일 데이터를 숨기지 마세요.
  • 측정 없이 클라이언트 레이블에서 밀리초 동작을 주장하지 마세요.
  • 명시적 승인 게이트 없이 실시간 주문, 파괴적 마이그레이션 또는 고객 영향 배포를 실행하지 마세요.
  • 비밀과 개인 페이로드를 로그 및 벤치마크 아티팩트에 남기지 마세요.

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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