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benchmark-optimization-loop

処理の高速化を、現状の計測、仮説ごとの変更案の比較、正しさの検証へ分解し、時間や費用の上限内で最も速い安全な案と再実行できる手順を残すスキル。

原文原文の説明を見る

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 measured tests.

affaan-m/ECC

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こんなときに便利

遅い処理を計測しながら高速化したいとき
同じ入力条件で実装案を比較したいとき
応答時間・処理量・実行費用の評価
繰り返す最適化の探索上限を決めたいとき

日本語での紹介

できること

「処理を速くして」という依頼を、上限を決めた計測と比較の作業に落とし込みます。対象の処理、正しさを確認するテスト、評価指標、現状の値、試行数や時間・費用の上限を定め、根拠に基づいて遅い箇所を探します。変更案は一つずつ仮説を検証し、同じ入力条件で比較します。条件を満たした中で最も速い案を選び、コマンドやスクリプト、設定、文書として再実行できる形に残します。

こんなときに便利

複数の実装を試して選びたいときや、応答時間、単位時間あたりの処理量、実行費用などを比較したい場面に向いています。繰り返し最適化する作業でも、結果を記録し、改善が計測のばらつきに収まった場合などの終了条件を設けます。

使い方の例

「この処理の現状を計測し、正しさを保ちながら高速化して」「試行数と実行時間に上限を設け、変更案を比較して」「採用案の測定値と再実行コマンドをまとめて」

注意点

最適化を始める前に、正しさの確認方法と探索の上限を用意する必要があります。採用には性能差の再確認、元に戻す方法、変更の記録も求められます。探索が網羅的でない場合、得られた案を全候補中の最適解とは扱いません。ライセンスはMITです。

この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI（Claude Haiku）が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。

含まれるファイル（1）

SKILL.md2.6 KB

SKILL.md（原文）

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

Benchmark Optimization Loop

Use this skill to convert "make it 20x faster" or "try 50 recursive optimizations" into a bounded measured loop that can actually improve a system.

Required Baseline

Do not optimize until these exist:

the operation being optimized;
the correctness gate that must stay green;
the metric: wall time, p95 latency, rows/sec, cost/run, memory, error rate;
the current baseline;
the search budget: max variants, max time, max spend, max data impact.

If the user asks for an unrealistic target, keep the ambition but make the loop bounded and measurable.

Loop

Measure the baseline.
Identify bottlenecks from evidence.
Generate variants that test one hypothesis each.
Run variants with the same input shape.
Reject variants that fail correctness, safety, or reproducibility.
Promote the fastest safe variant.
Codify the winning path in a script, command, test, config, or doc.
Rerun the baseline and winner to confirm the delta.

Variant Table

Track variants like this:

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

Recursive Search

For recursive or hyperparameter work:

persist every run to a ledger;
compare against the prior accepted winner, not only the previous run;
keep a holdout or replay check;
stop when improvement is within noise, correctness fails, cost exceeds the budget, or the search starts changing more variables than it can explain.

Use phrases like "best measured safe variant" instead of "global optimum" unless the search space was actually exhaustive.

Promotion Gate

A variant cannot become the new default until:

correctness tests pass;
the performance delta is repeated or explained;
rollback is obvious;
the change is encoded in source control or a durable runbook;
the final summary includes exact commands and measurements.

レビュー

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