Community程式設計與開發github.com

TheElephantCoder/performance

保持會話快速且節省成本,永遠保持最佳效能。

performance 是什麼?

這個技能專注於提升 AI 編碼助理(例如 Claude Code、Cursor 或 Codex)的執行效能與成本效益。它提供一系列具體的操作指南,幫助使用者減少 token 消耗、加快冷啟動速度,並降低每次任務所需的工具呼叫次數。技能支援批次處理、優先使用 grep 減少不必要的檔案讀取、按需載入記憶體以及保持上下文精簡等策略。此外,它還提供了可量化的效能目標,例如冷啟動低於 15 秒、每次任務平均 token 少於 50k,以及工具呼叫次數少於 60 次。開發者可以使用 `harness bench` 指令來測量並比較最佳化前後的效能差異,確保每次迭代都朝向更快速、更節省成本的目標前進。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓OpenCode
npx skills add https://github.com/TheElephantCoder/agent-harness/tree/main/skills/performance

Installed? Explore more 程式設計與開發 skills: steipete/bluebubbles, steipete/eightctl, steipete/blucli · View all 6 →

在你喜歡的 AI 中提問

開啟一個已預先載入此 Agent Skill 的新對話。

說明文件

效能

讓它變快,降低 token 用量。

做法

批次處理。 如果需要讀取 3 個檔案,請在同一個回合中完成讀取。grep 搜尋也一樣。不要分開呼叫 git status 然後再呼叫 git diff。

先 grep 再讀取。 永遠不要為了查看大型未知檔案的內容而直接讀取它。先 grep,然後只讀取精確的位置。

不要一次載入所有內容。 先讀取 MEMORY 摘要,需要時再載入詳細資訊。技能在觸發時載入,而不是在啟動時載入。這就是 memory/tiers 的作用。

保持上下文精簡。 彙總長日誌,而不是貼上 500 行程式碼。保持 MEMORY.md 在 8k 以下。優先使用精確的 edit 而不是重寫整個檔案。

衡量。 在嘗試最佳化之前和之後執行 harness bench --quick。追蹤冷啟動時間、token 用量、工具呼叫次數、掛鉤時間。

我努力維持的目標:

  • 冷啟動 < 15 秒
  • 每次任務平均 token < 50k
  • 每次任務工具呼叫次數 < 60
  • 掛鉤 p99 < 100 毫秒

檢查

harness bench --task cold-start --harness opencode
harness bench --compare main

Individual skills in this repo

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

相關技能