Community程式設計與開發github.com

MaDxCRaZY/antigravity-skills

以實體硬體遙測數據取代猜測:即時合成 ad-hoc 壓力測試工具,在無頭模式下執行,並以實際數字證明效能提升。

antigravity-skills 是什麼?

這項技能「Empirical Benchmark & Telemetry Protocol」透過 `/benchmark` 命令強制進行實證驗證。它要求 AI 代理程式不僅提出理論上的效能改良,還必須實際建構可執行的測試工具、在無頭(headless)環境中執行,並擷取真實的硬體效能指標。其核心價值在於完全杜絕猜測,任何聲稱「已最佳化」的功能都必須經歷完整的基準測試流程。該技能支援透過 `run_command` 無頭執行,並測量延遲(p50/p99)、吞吐量、記憶體用量(RSS 峰值)及失敗率等關鍵指標。最終,它會產生一個並排對照的實證報表,比較基準(Baseline)與改良後(Candidate)的數據,並附上百分比變化與信心水準,讓開發者能根據精確的硬體數據而非虛擬估計來做出決策。此技能廣泛適用於任何需要實證驗證效能的 AI 輔助開發場景。

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

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

實證基準測試與遙測協定

/benchmark 命令強制執行實證驗證。代理程式不得接受理論主張或合成估算,而必須建構可執行的測試工具,在無頭模式下執行,並測量實際硬體效能指標。


基準測試指南

  1. 即時工具合成:

    • 在 <appDataDir>/brain/<conversation-id>/scratch/(或指定的基準測試目錄)中編寫測試腳本或微型基準測試。
    • 在取樣前對執行環境進行預熱。
    • 執行多次迭代(根據工作負載持續時間,最少 10-50 次迭代),以建立統計上可靠的百分位數(p50、p90、p99)。
  2. 硬體遙測測量: 透過 run_command 在無頭模式下執行並擷取:

    • 延遲: 時鐘時間(毫秒/微秒)。
    • 吞吐量: 每秒操作數 / 每秒幀數 / 每秒位元組數。
    • 記憶體: 峰值常駐集大小(RSS)、分配波動、堆積體積。
    • 失敗率: 壓力下的錯誤次數或超時發生次數。
  3. 比較矩陣: 始終產生一份並排的實證報表,比較基準(Baseline)與改良後(Candidate):

    指標基準改良候選差異(百分比變化)信心水準
    中位數延遲 (p50).........%p < 0.01
    尾端延遲 (p99).........%p < 0.01
    峰值記憶體 (RSS).........%已驗證
    吞吐量.........%已驗證
  4. 絕對禁止猜測: 在未執行基準測試腳本並報告原始、可重現的控制台輸出之前,永遠不得宣稱某個函式「已最佳化」。

Individual skills in this repo

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

相關技能