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ciclo de otimização com benchmarks

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

O que é ciclo de otimização com benchmarks?

O skill 'ciclo de otimização com benchmarks' transforma solicitações vagas como 'faça 20x mais rápido' ou 'tente 50 otimizações recursivas' em loops de medição controlados que podem realmente melhorar um sistema. Ele é útil para desenvolvedores que trabalham com otimização de desempenho baseada em evidências, suportando plataformas como Claude Code, Cursor e Codex. O skill exige uma linha de base clara (operação, gate de correção, métrica, orçamento de busca) antes de iniciar qualquer otimização. O loop principal mede a linha de base, identifica gargalos, gera variantes que testam uma hipótese cada, rejeita variantes que falham em correção ou segurança, promove a variante mais rápida e segura, e codifica o caminho vencedor. Para otimizações recursivas ou de hiperparâmetros, ele persiste cada execução, compara com o vencedor anterior, e para quando a melhoria está dentro do ruído ou o orçamento é atingido. Uma variante só se torna padrão se passar nos testes de correção, tiver o delta de desempenho repetido ou explicado, rollback óbvio, e mudança codificada no controle de versão.

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

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Documentação

O que ciclo de otimização com benchmarks faz?

Use este skill para converter "faça 20x mais rápido" ou "tente 50 otimizações recursivas" em um loop de medição controlado que pode realmente melhorar um sistema.

Linha de Base Necessária

Não otimize até que estes elementos existam:

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

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

Loop

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

Tabela de Variantes

Acompanhe as variantes assim:

Variante | Hipótese | Comando | Tempo | Correto? | Observações
linha de base | caminho atual | npm run job | 120s | sim | estável
lote-500 | menos viagens de ida e volta | npm run job -- --batch 500 | 42s | sim | vencedor
paralelo-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 anterior, não apenas com a execução anterior;
  • mantenha uma verificação de reserva ou reprodução;
  • 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.

Gate de Promoção

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

  • os testes de correção sejam aprovados;
  • o delta de desempenho seja repetido ou explicado;
  • o rollback seja óbvio;
  • a mudança esteja codificada no controle de versão 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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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