perf-theory-tester — скилл для Claude Code: проверка гипотез
Скилл ставит эксперимент по правилам: одна правка на гипотезу, замеры, вердикт. Пригодится, когда нужно доказать, что оптимизация действительно ускорила код.
npx skills add composio-community/awesome-claude-plugins --skill perf-theory-tester -a claude-code
npx skills add composio-community/awesome-claude-plugins --skill theory-tester -a claude-codeЧто делает perf-theory-tester
Скилл ведёт агента по шагам контролируемого эксперимента. Сначала проверяется, что базовый прогон чистый. Потом вносится ровно одно изменение, привязанное к гипотезе, и делается минимум два проверочных прохода. Перед следующим экспериментом код возвращается к базовому состоянию.
Результат агент выдаёт в фиксированном виде: идентификатор гипотезы, краткое описание правки, метрики с дельтой, вердикт accept, reject или inconclusive и доказательства — команда бенчмарка и список изменённых файлов. Эталонный контракт лежит в docs/perf-requirements.md, его скилл читает как основной документ.
Ограничения жёсткие: один эксперимент — одна правка, параллельные бенчмарки запрещены, каждый прогон должен оставить след. Без такого порядка шум в замерах легко принять за ускорение.
Какие задачи решает
- проверить, ускорила ли правка код, на честном замере
- отделить эффект одной оптимизации от остальных изменений
- зафиксировать доказательства прогона бенчмарка
- получить однозначный вердикт по гипотезе вместо догадок
- вернуть код к базовому состоянию перед следующей попыткой
Примеры запросов агенту
- Прогони контролируемый эксперимент: проверь гипотезу о том, что кеширование снизит время ответа, и оформи результат по формату скилла
- Сделай базовый замер эндпоинта
/api/search, затем внеси одну правку и дай вердикт с командами и списком файлов - Сверь мой эксперимент с
docs/perf-requirements.mdи скажи, чего не хватает для вердикта
Как установить perf-theory-tester
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add composio-community/awesome-claude-plugins --skill perf-theory-tester -a claude-codenpx skills add composio-community/awesome-claude-plugins --skill theory-tester -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/theory-tester/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/theory-tester/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add composio-community/awesome-claude-plugins --skill theory-tester -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/theory-tester/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add composio-community/awesome-claude-plugins --skill theory-tester -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/theory-tester/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install composio-community/awesome-claude-plugins theory-tester2Вручную: положить файлы
.github/skills/theory-tester/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add composio-community/awesome-claude-plugins --skill theory-tester -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/composio-community/awesome-claude-plugins --path perf/skills/theory-testerВручную: положить файлы
.devin/skills/theory-tester/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add composio-community/awesome-claude-plugins --skill theory-tester -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о perf-theory-tester
Как установить perf-theory-tester в Claude Code?
Выполните npx skills add composio-community/awesome-claude-plugins --skill perf-theory-tester -a claude-code. Второй вариант — поставить скилл под именем theory-tester: npx skills add composio-community/awesome-claude-plugins --skill theory-tester -a claude-code.
Что делает perf-theory-tester?
Проводит эксперименты по одной гипотезе о производительности: чистый базовый прогон, одна правка, два и более замера, откат. На выходе — вердикт accept, reject или inconclusive с доказательствами.
Чем этот скилл отличается от обычного профилирования?
Он не ищет узкие места, а проверяет уже сформулированную гипотезу. Одна правка на эксперимент и запрет параллельных бенчмарков не дают смешать эффекты разных изменений.
