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Código em geral280 mil · #16

benchmark-optimization-loop

Faz seu agente melhorar a velocidade de algo de forma medida. Ele testa várias versões e escolhe a mais rápida que ainda funciona corretamente.

O que ela faz

Esta ferramenta ajuda a tornar um programa ou processo mais rápido de forma organizada. Ela testa diferentes versões para encontrar a mais eficiente sem quebrar o que já funciona.

Quando usar

  • ✓Quando você quer que algo rode mais rápido.
  • ✓Ao tentar várias melhorias de uma vez.
  • ✓Para encontrar a melhor forma de fazer algo funcionar.

Exemplo do que pedir para a IA

“Tente deixar este código 10 vezes mais rápido, garantindo que ele ainda funcione corretamente.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/pi/core/skills/benchmark-optimization-loop/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/pi/core/skills/benchmark-optimization-loop/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A IA primeiro mede o desempenho atual. Depois, cria e testa várias versões com pequenas mudanças, uma de cada vez. Ela escolhe a versão mais rápida que ainda passa em todos os testes de qualidade.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add affaan-m/ECC --skill benchmark-optimization-loop

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/affaan-m/ECC/main/pi/core/skills/benchmark-optimization-loop/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Loop de Otimização de Benchmark

Use esta habilidade para converter "torne 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 portão de correção que deve permanecer verde;
  • a métrica: tempo de execução, latência p95, linhas/seg, custo/execução, memória, taxa de erro;
  • a linha de base atual;
  • o orçamento de busca: variantes máximas, tempo máximo, gasto máximo, impacto máximo de dados.

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

Loop

  1. Meça a linha de base.
  2. Identifique gargalos com base em evidências.
  3. Gere variantes que testem uma hipótese por vez.
  4. Execute variantes com o mesmo formato de entrada.
  5. Rejeite variantes que falhem 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. Execute novamente a linha de base e o vencedor para confirmar a diferença.

Tabela de Variantes

Acompanhe as variantes assim:

Variant | Hypothesis | Command | Time | Correct? | Notes
baseline | current path | npm run job | 120s | yes | stable
batch-500 | fewer round trips | npm run job -- --batch 500 | 42s | yes | winner
parallel-8 | more workers | npm run job -- --workers 8 | 31s | no | rate limited

Busca Recursiva

Para trabalhos recursivos 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 de repetição;
  • pare quando a melhoria estiver dentro do ruído, a correção falhar, o custo exceder o orçamento, ou a busca começar a alterar 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;
  • a diferença de desempenho seja repetida ou explicada;
  • 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.
Perguntas frequentes

O que é uma 'baseline'?

É o desempenho inicial do seu programa antes de qualquer tentativa de otimização.

O que é um 'corretness gate'?

É um teste que garante que o programa continua funcionando como esperado após as mudanças.

Como a IA sabe qual versão é a melhor?

Ela compara a velocidade e a correção de cada versão testada, promovendo a mais rápida que ainda funciona corretamente.

Detalhes

Descrição original do autor

Convert 'make it faster' requests into a bounded measured optimization loop — baseline first, generate one-hypothesis variants, benchmark each against a correctness gate, and promote the fastest safe variant with reproducible commands. Use when asked to speed something up, try many variants, run recursive optimization, benchmark latency/throughput/cost, or pick the best implementation by repeated

repo: affaan-m/ECC

Popularidade

Estrelas no GitHub
280 mil
Posição no ranking
#16
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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