AC high-performance-coding
Используйте при написании или оптимизации критически важного по производительности кода — пакетной обработки, параллельных/распределенных систем, асинхронных конвейеров, GPU-вычислений, научных вычислений или любого кода, где важна пропускная способность, задержка или эффективность использования ресурсов. Также активируется, когда пользователь упоминает "performance", "optimize", "scale", "concurrency", "make it faster", "speed up", "throughput", "latency", "GPU", "memory bound", "CPU bound", "checkpoint", "resume", "断点续传", "中断恢复", "idempotent", или спрашивает об использовании ресурсов или о том, как сделать длительные задачи возобновляемыми. Этот навык кодирует универсальные принципы производительности, извлеченные из реальных систем — параллелизм с учетом ресурсов, дизайн асинхронных конвейеров, ускорение на GPU, вычисления, устойчивые к прерываниям, безынтерфейсные структуры данных и прогрессивную валидацию.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when writing or optimizing performance-critical code — batch proce…»
Use when writing or optimizing performance-critical code — batch processing, concurrent/parallel systems, async pipelines, GPU computing, scientific computing, or any code where throughput, latency, or resource efficiency matters. Also trigger when the user mentions "performance", "optimize", "scale", "concurrency", "make it faster", "speed up", "throughput", "latency", "GPU", "memory bound", "CPU bound", "checkpoint", "resume", "断点续传", "中断恢复", "idempotent", or asks about resource usage or making long-running tasks resumable. This skill encodes universal performance principles distilled from real systems — resource-aware parallelism, async pipeline design, GPU acceleration, interruption-tolerant computation, lock-free data structures, and progressive validation.
Используйте при написании или оптимизации критически важного по производительности кода — пакетной обработки, параллельных/распределенных систем, асинхронных…
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5382 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5382 токенов
- 100Шаги. Шагов: 66
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 14, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- medium Тестов 7, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
- low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 12 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 772 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 66 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.