Communitygithub.com

ciclo-de-otimização-com-benchmark

Use quando o usuário pedir para tornar algo mais rápido, experimentar várias variantes, executar otimização recursiva, medir latência/throughput/custo ou escolher a melhor implementação por testes repetidos e medidos.

O que é ciclo-de-otimização-com-benchmark?

Este skill permite que agentes de IA (como Claude Code ou Cursor) convertam solicitações vagas de otimização de desempenho (ex.: 'faça isso 20x mais rápido' ou 'tente 50 otimizações recursivas') em um loop científico e mensurável. Ele exige que uma linha de base seja estabelecida antes de qualquer tentativa de melhoria, garantindo que métricas como tempo de execução, latência p95, custo ou taxa de erro sejam coletadas. O loop proposto segue um processo iterativo: medir a linha de base, identificar gargalos com base em evidências, gerar variantes que testam uma hipótese cada, executá-las com a mesma entrada, rejeitar as que falham em correção ou segurança, promover a variante mais rápida e segura, e codificar o vencedor. O skill também suporta busca recursiva para hiperparâmetros, mantendo um histórico persistente e comparando contra o melhor aceito anteriormente. A saída final inclui uma tabela de variantes e um resumo com comandos e medições exatas, garantindo reprodutibilidade e rollback rápido.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/benchmark-optimization-loop

Perguntar na sua IA favorita

Abre um novo chat com esta habilidade de agente já pré-carregada.

Documentação

Ciclo de Otimização com Benchmark

Use este skill para converter "torne isso 20x mais rápido" ou "tente 50 otimizações recursivas" em um loop medido e limitado que pode realmente melhorar um sistema.

Linha de Base Necessária

Não otimize até que estes existam:

  • a operação que está sendo otimizada;
  • o teste de correção que deve permanecer verde;
  • a métrica: tempo real, latência p95, linhas/s, custo/execução, memória, taxa de erro;
  • a linha de base atual;
  • o orçamento de busca: máximo de variantes, tempo máximo, custo máximo, impacto máximo nos dados.

Se o usuário pedir um alvo irrealista, mantenha a ambição mas torne o loop limitado e mensurável.

Loop

  1. Meça a linha de base.
  2. Identifique gargalos a partir de evidências.
  3. Gere variantes que testem uma hipótese cada.
  4. Execute variantes com a mesma forma de entrada.
  5. Rejeite variantes que falhem em correção, segurança ou reprodutibilidade.
  6. Promova a variante mais rápida e segura.
  7. Codifique o caminho vencedor em um script, comando, teste, configuração ou documento.
  8. Execute novamente a linha de base e o vencedor para confirmar o delta.

Tabela de Variantes

Acompanhe variantes assim:

Variante | Hipótese | Comando | Tempo | Correto? | Notas
baseline | caminho atual | npm run job | 120s | sim | estável
batch-500 | menos viagens de ida e volta | npm run job -- --batch 500 | 42s | sim | vencedor
parallel-8 | mais workers | npm run job -- --workers 8 | 31s | não | limitado por taxa

Busca Recursiva

Para trabalho recursivo ou de hiperparâmetros:

  • persista cada execução em um registro;
  • compare com o vencedor aceito anteriormente, não apenas a execução anterior;
  • mantenha um conjunto de validação ou verificação de replay;
  • pare quando a melhoria estiver dentro do ruído, a correção falhar, o custo exceder o orçamento, ou a busca começar a mudar mais variáveis do que pode explicar.

Use frases como "melhor variante segura medida" em vez de "ótimo global" a menos que o espaço de busca tenha sido realmente exaustivo.

Portão de Promoção

Uma variante não pode se tornar o novo padrão até que:

  • os testes de correção passem;
  • o delta de desempenho seja repetido ou explicado;
  • o rollback seja óbvio;
  • a mudança seja codificada no controle de origem ou em um runbook durável;
  • o resumo final inclua comandos e medições exatos.

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.

Habilidades Relacionadas