MaDxCRaZY/antigravity-skills

Substitui suposições por telemetria empírica de hardware: sintetiza testes de estresse ad-hoc em tempo real, executa-os headlessly e comprova ganhos de desempenho com números concretos.

O que é antigravity-skills?

Esta skill, conhecida como "Empirical Benchmark & Telemetry Protocol", transforma o processo de otimização de código em uma prática baseada em dados. Em vez de aceitar alegações teóricas ou estimativas sintéticas, a skill força o agente a construir harnesses de teste executáveis, executá-los headlessly e medir métricas reais de desempenho de hardware, como latência, throughput, uso de memória e taxa de falhas. É especialmente útil para desenvolvedores que trabalham com agentes de IA como Claude Code, Cursor ou Codex, pois elimina a adivinhação e fornece evidências concretas de ganhos de desempenho. A skill opera através do comando `/benchmark`, que orienta o agente a sintetizar micro-benchmarks, executar múltiplas iterações (10-50+), gerar relatórios comparativos com tabelas detalhadas e proibir terminantemente declarações não verificadas experimentalmente.

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

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Documentação

Protocolo de Benchmark Empírico e Telemetria

O comando /benchmark impõe verificação empírica. Em vez de aceitar alegações teóricas ou estimativas sintéticas, o agente deve construir harnesses de teste executáveis, executá-los headlessly e medir métricas reais de desempenho de hardware.


Diretrizes de Benchmark

  1. Síntese de Harness Ad-Hoc:

    • Escreva scripts de teste ou micro-benchmarks em <appDataDir>/brain/<conversation-id>/scratch/ (ou um diretório de benchmark designado).
    • Aqueça o runtime de execução antes da amostragem.
    • Execute múltiplas iterações (mínimo de 10-50 iterações, dependendo da duração da carga de trabalho) para estabelecer percentis estatisticamente confiáveis (p50, p90, p99).
  2. Medição de Telemetria de Hardware: Execute via run_command headlessly e capture:

    • Latência: Tempo de execução em wall-clock (ms/µs).
    • Throughput: Operações por segundo / quadros por segundo / bytes por segundo.
    • Memória: Tamanho do conjunto residente (RSS) de pico, rotatividade de alocação, footprint de heap.
    • Taxa de Falhas: Contagem de erros ou ocorrências de timeout sob estresse.
  3. Matriz de Comparação: Sempre gere um relatório empírico lado a lado comparando Baseline vs. Candidato:

    MétricaBaselineCandidatoDelta (% de Mudança)Confiança
    Latência Mediana (p50).........%p < 0.01
    Latência de Cauda (p99).........%p < 0.01
    Pico de Memória (RSS).........%Verificado
    Throughput.........%Verificado
  4. Proibição Absoluta de Adivinhação: Nunca declare uma função como "otimizada" sem executar o script de benchmark e relatar saídas de console brutas e reproduzíveis.

Individual skills in this repo

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