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
Mensagem pronta para colar
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-loopOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/affaan-m/ECC/main/pi/core/skills/benchmark-optimization-loop/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo 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
- Meça a linha de base.
- Identifique gargalos com base em evidências.
- Gere variantes que testem uma hipótese por vez.
- Execute variantes com o mesmo formato de entrada.
- Rejeite variantes que falhem em correção, segurança ou reprodutibilidade.
- Promova a variante segura mais rápida.
- Codifique o caminho vencedor em um script, comando, teste, configuração ou documento.
- 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
Comentários
- …
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