Performance Optimization

pytorch-patterns hilft dir, PyTorch-Code mit geräteunabhängigen Mustern, reproduzierbaren Experimenten und explizitem Tensor-Handling zu schreiben, zu prüfen und zu debuggen. Nutze den pytorch-patterns Skill für sauberere Training-Loops, Modell-Refactorings und praxisnahe PyTorch-Hinweise.

Das nextjs-turbopack Skill hilft dir, Turbopack in Next.js 16+ für schnellere lokale Entwicklung, HMR und Entscheidungen rund um den Bundler einzusetzen. Nutze es als praxisnahen nextjs-turbopack Leitfaden für Installation, Nutzung und die Frage, wann du in Frontend-Development-Workflows wieder zu webpack wechseln solltest.

laravel-patterns hilft dir, Laravel-Apps mit klareren Grenzen zu entwerfen: schlanke Controller, Services oder Actions für Geschäftslogik, vorhersagbarer Eloquent-Datenzugriff sowie praxistaugliche Muster für Queues, Events, Caching und API-Ressourcen. Es richtet sich an Backend-Teams, die wartbare produktive Anwendungen brauchen – nicht an schnelle Einmal-Scaffolds.

jpa-patterns ist ein praxisnaher Leitfaden zu JPA/Hibernate für die Spring-Boot-Backend-Entwicklung. Er behandelt Entity-Design, Beziehungen, Query-Tuning, Transaktionen, Auditing, Pagination und Pooling, um ORM-Fehler zu reduzieren und die Persistenzleistung zu verbessern.

content-hash-cache-pattern Skill zum Cachen teurer Dateiverarbeitung mit SHA-256-Content-Hashes. Pfadunabhängig, mit automatischer Invalidierung und ideal für PDF-Parsing, OCR, Text استخراج bzw. Textextraktion und andere Performance-Optimierungs-Workflows.

Nutze das benchmark-Skill, um Performance-Baselines zu messen, Regressionen vor und nach PRs zu erkennen und Stack-Alternativen über Seiten, APIs und Builds hinweg für Performance Optimization zu vergleichen.

Das benchmark-Skill hilft dabei, Performance-Regressionen in Web- und App-Workflows zu erkennen. Nutze es, um eine Baseline festzulegen, Vorher-Nachher-Änderungen zu vergleichen und zu prüfen, ob ein PR Seiten langsamer, schwerer oder weniger stabil gemacht hat. Es ist ein praxisnaher Benchmark-Leitfaden für Performance-Optimierung, Core Web Vitals, Lighthouse-Checks, Bundle-Größe und Ladezeit-Trends.

canary ist eine Skill für Post-Deploy-Monitoring, die Live-Apps auf Konsolenfehler, Seitenfehler und Performance-Regressionen überwacht. Sie vergleicht das aktuelle Verhalten mit einer Baseline vor dem Deployment, damit du einen Release verifizieren, defekte Seiten früh erkennen und sichtbare Anomalien mit weniger Rätselraten finden kannst als mit einem generischen Prompt.

rust-async-patterns ist ein praxisnaher Skill für asynchrones Rust mit Tokio und behandelt Tasks, Channels, Streams, Timeouts, Cancellation, Tracing und Error Handling für die Backend-Entwicklung.

go-concurrency-patterns unterstützt dich dabei, idiomatische Go-Concurrency für Worker-Pools, Pipelines, Channels, Sync-Primitiven und kontextbasierte Cancellation anzuwenden. Nutze die Hinweise aus SKILL.md, um sicherere Backend-Services zu entwerfen, Race Conditions zu debuggen und das Verhalten beim Graceful Shutdown zu verbessern.

python-performance-optimization hilft dabei, langsamen oder speicherintensiven Python-Code mit einem Profiling-First-Ansatz zu analysieren. Abgedeckt werden CPU-, Speicher- und I/O-Engpässe, Caching, Vektorisierung, Async-Ansätze und Benchmarking-Workflows.

async-python-patterns ist ein praxisnaher Leitfaden zur Auswahl sicherer asyncio-Muster für I/O-lastige Python-Systeme. Er hilft dabei, den Installationskontext zu verstehen, den Einsatz zu prüfen, das Blockieren des Event Loops zu vermeiden und Async-APIs, Worker, Scraper und Backend-Services mit begrenzter Parallelität, Cancellation sowie den richtigen Sync-vs-Async-Abwägungen zu entwerfen.

vector-index-tuning hilft dabei, Vektor-Suchindizes auf Latenz, Recall und Speicherverbrauch abzustimmen. Nutzen Sie die Skill, um Indextypen auszuwählen, HNSW-Einstellungen anzupassen und Quantisierungsoptionen für RAG-Workflows zu vergleichen.

sql-optimization-patterns unterstützt Datenbankteams dabei, langsame SQL-Abfragen zu analysieren – mit EXPLAIN-Auswertung, Indexstrategie, Join-Optimierung, Pagination-Fixes und praxisnahen Empfehlungen zum Umschreiben von Queries.

modern-javascript-patterns ist ein praxisnahes ES6+-Nachschlagewerk für das Refactoring von Legacy-JavaScript und die Einführung von async/await, Modulen, Destructuring und funktionalen Array-Patterns. Es eignet sich, um Frontend- oder allgemeine JavaScript-Codebasen mit klarerer Syntax, besseren Pattern-Entscheidungen und höherer Wartbarkeit zu modernisieren.

turborepo-caching unterstützt bei der Einrichtung von Turborepo-Caching für schnellere Monorepo-Builds, Tests und CI. Der Leitfaden in der SKILL.md erklärt Setup, Remote Caching, cache-sichere Outputs, den Umgang mit Umgebungsvariablen und das Debugging von Cache-Misses.

spark-optimization ist ein praxisnaher Leitfaden, um langsame Apache-Spark-Jobs zu analysieren – mit Fokus auf Partitionierung, Shuffle, Skew, Caching und Speicher-Tuning. Nutzen Sie ihn, um die Skill aus wshobson/agents zu installieren, `SKILL.md` zu lesen und auf Basis von Symptomen in der Spark UI, Cluster-Einstellungen und Query-Mustern fundierte Optimierungen abzuleiten.

bazel-build-optimization unterstützt Teams dabei, Bazel-Builds in großen Repositories zu optimieren. Die Skill eignet sich für Remote Caching oder Execution, die Analyse langsamer Targets, die Prüfung von BUILD.bazel sowie praxisnahe Empfehlungen zum Performance-Tuning.

Die cost-optimization Skill unterstützt Agents dabei, Ausgaben in AWS, Azure, GCP und OCI mit einem praxisnahen Framework zu prüfen – für Transparenz, Rightsizing, Preismodelle, Architekturänderungen und Tagging-Standards.

Die debugging-strategies Skill bietet ein strukturiertes Debugging-Playbook, um Probleme zu reproduzieren, Hypothesen zu prüfen, Ursachen einzugrenzen und Root Causes bei Bugs, Abstürzen, Memory Leaks und Performance-Regressionen zu finden.

godot-gdscript-patterns unterstützt Nutzer von Godot 4 dabei, GDScript mit besserer Szenenstruktur, Signals, Zustandsmaschinen, Autoloads und Async-Loading-Mustern zu erstellen und zu prüfen. Ideal, um bewährte Godot-Architektur in Gameplay-Systeme, UI-Abläufe und wartbaren Projektcode zu übernehmen.

unity-ecs-patterns ist eine praxisnahe Skill-Anleitung für den Einsatz von Unity DOTS, ECS, Jobs und Burst, um datenorientierte Gameplay-Systeme zu entwerfen, von MonoBehaviour-Mustern zu migrieren und CPU-limitierte Simulationen mit vielen Entities zu optimieren.

react-native-architecture unterstützt bei der Planung produktiver React Native- und Expo-Apps mit Routing, klaren State-Grenzen, nativen Modulen, Offline-First-Flows sowie den Abwägungen zwischen Expo und Bare.

react-modernization ist ein migrationsorientiertes Skill für das Upgrade von React-16/17-Apps auf 18+, die Umstellung von Klassenkomponenten auf Hooks, die Aktualisierung der Root-APIs und die Planung schrittweiser Refactorings mit codemod-orientierter Anleitung.