Performance Optimization

pytorch-patterns는 디바이스에 구애받지 않는 패턴, 재현 가능한 실험, 명시적인 텐서 처리로 PyTorch 코드를 작성, 검토, 디버깅하도록 돕습니다. 더 깔끔한 학습 루프, 모델 리팩터링, 실용적인 PyTorch 가이드가 필요할 때 이 pytorch-patterns 스킬을 사용하세요.

nextjs-turbopack 스킬은 Next.js 16+에서 Turbopack을 활용해 로컬 개발 속도, HMR, 번들러 선택 기준을 더 잘 잡도록 돕습니다. Frontend Development 워크플로에서 설치, 사용법, 그리고 webpack으로 되돌아가야 하는 시점을 실전형 nextjs-turbopack 가이드로 확인하세요.

laravel-patterns는 더 깔끔한 경계로 Laravel 앱을 설계하도록 도와줍니다. 즉, 컨트롤러는 얇게 유지하고, 비즈니스 로직은 서비스나 액션에 두며, Eloquent 데이터 접근은 예측 가능하게 정리하고, 큐·이벤트·캐싱·API 리소스에는 실무적인 패턴을 적용할 수 있게 해줍니다. 빠르게 한 번 쓰고 끝나는 스캐폴딩용이 아니라, 유지보수가 중요한 프로덕션 백엔드 팀을 위해 만들어졌습니다.

jpa-patterns는 Spring Boot 백엔드 개발을 위한 실용적인 JPA/Hibernate 가이드입니다. 엔티티 설계, 연관관계, 쿼리 튜닝, 트랜잭션, 감사(auditing), 페이지네이션, 풀링까지 다루며, ORM 실수를 줄이고 영속성 성능을 높이는 데 도움을 줍니다.

SHA-256 콘텐츠 해시로 비용이 큰 파일 처리 결과를 캐싱하는 content-hash-cache-pattern 스킬입니다. 경로에 독립적으로 동작하고, 내용이 바뀌면 자동으로 무효화되어 PDF 파싱, OCR, 텍스트 추출 등 성능 최적화 워크플로에 잘 맞습니다.

benchmark 스킬을 사용하면 성능 기준선을 측정하고, PR 전후의 성능 회귀를 사전에 감지하며, 페이지·API·빌드 전반에서 스택 대안을 비교해 Performance Optimization에 활용할 수 있습니다.

benchmark 스킬은 웹 및 앱 워크플로에서 성능 저하를 감지하는 데 도움이 됩니다. 기준선을 설정하고, 변경 전후를 비교하며, PR로 인해 페이지가 더 느려졌는지, 더 무거워졌는지, 또는 안정성이 떨어졌는지 추적하는 데 활용하세요. 성능 최적화, Core Web Vitals, Lighthouse 점검, 번들 크기, 로드 시간 추세를 살펴보는 실용적인 벤치마크 가이드입니다.

canary는 배포 후 모니터링 스킬로, 실제 서비스 중인 앱에서 콘솔 오류, 페이지 실패, 성능 저하를 감시합니다. 배포 전 기준값과 현재 동작을 비교해 릴리스를 검증하고, 깨진 페이지를 빠르게 잡아내며, 일반적인 프롬프트보다 적은 추측으로 눈에 보이는 이상 징후를 포착할 수 있습니다.

rust-async-patterns는 Tokio 기반 비동기 Rust 백엔드 개발을 위한 실전형 스킬로, task, channel, stream, timeout, cancellation, tracing, error handling 패턴을 폭넓게 다룹니다.

go-concurrency-patterns는 worker pools, pipelines, channels, sync primitives, 그리고 context 기반 cancellation에 맞는 Go다운 동시성 패턴을 적용할 수 있도록 돕습니다. SKILL.md의 가이드를 바탕으로 더 안전한 백엔드 서비스를 설계하고, race conditions를 디버깅하며, graceful shutdown 동작을 개선하는 데 활용할 수 있습니다.

python-performance-optimization은 프로파일링 우선 접근으로 느리거나 메모리 사용량이 큰 Python 코드를 진단하도록 돕는 스킬로, CPU·메모리·I/O 병목, 캐싱, 벡터화, async, 벤치마킹 워크플로까지 폭넓게 다룹니다.

async-python-patterns는 I/O 중심 Python 시스템에서 안전한 asyncio 패턴을 선택할 때 참고하기 좋은 실용 가이드입니다. 도입 판단에 필요한 맥락을 빠르게 파악하고, 사용 방식을 검토하며, 이벤트 루프 블로킹을 피하고, 제한된 동시성, cancellation, sync-vs-async 트레이드오프를 고려한 async API, workers, scrapers, backend services 설계에 활용할 수 있습니다.

vector-index-tuning은 지연 시간, 재현율, 메모리 사용량을 기준으로 벡터 검색 인덱스를 튜닝할 때 도움이 되는 스킬입니다. RAG 워크플로에서 인덱스 유형을 고르고, HNSW 설정을 조정하고, 양자화 옵션의 장단점을 비교할 때 활용할 수 있습니다.

sql-optimization-patterns는 EXPLAIN 분석, 인덱싱 전략, 조인 튜닝, 페이지네이션 개선, 실무형 쿼리 리라이트 가이드를 통해 데이터베이스 엔지니어링 팀의 느린 SQL 진단을 돕는 스킬입니다.

modern-javascript-patterns는 레거시 JavaScript를 리팩터링하고 async/await, modules, destructuring, 함수형 배열 패턴 같은 ES6+ 문법을 도입할 때 유용한 실전형 레퍼런스입니다. 더 명확한 문법, 더 나은 패턴 선택, 향상된 유지보수성을 바탕으로 프론트엔드나 일반 JavaScript 코드를 현대화하는 데 활용할 수 있습니다.

turborepo-caching은 더 빠른 모노레포 빌드, 테스트, CI를 위해 Turborepo 캐싱을 구성할 때 도움이 되는 스킬입니다. SKILL.md 가이드를 바탕으로 설정 방법, remote caching, 캐시 안전 출력, env 처리, cache miss 디버깅까지 익힐 수 있습니다.

spark-optimization은 Apache Spark 작업이 느려지는 원인을 partitioning, shuffle, skew, caching, memory tuning 관점에서 진단하는 실전형 가이드입니다. wshobson/agents에서 이 스킬을 설치하고, SKILL.md를 읽은 뒤, Spark UI 증상과 클러스터 설정, 쿼리 패턴을 바탕으로 근거 있는 개선 방법을 적용할 때 유용합니다.

bazel-build-optimization은 대규모 저장소에서 Bazel 빌드를 최적화하려는 팀에 유용합니다. 원격 캐시·원격 실행 구성, 느린 타깃 분석, BUILD.bazel 검토, 실무적인 성능 튜닝 가이드가 필요할 때 활용할 수 있습니다.

cost-optimization 스킬은 AWS, Azure, GCP, OCI 비용을 검토할 때 가시성 확보, 리소스 적정화, 요금 모델, 아키텍처 변경, 태깅 표준까지 실무적으로 점검할 수 있는 프레임워크를 제공합니다.

debugging-strategies 스킬은 이슈 재현, 가설 검증, 원인 분리, 근본 원인 파악까지 이어지는 체계적인 디버깅 플레이북을 제공하며, 버그·크래시·메모리 누수·성능 회귀 같은 문제 전반에 활용할 수 있습니다.

godot-gdscript-patterns는 Godot 4 사용자가 더 나은 씬 구조, signals, state machines, autoloads, async loading 패턴으로 GDScript를 생성하고 검토할 수 있도록 돕습니다. 게임플레이 시스템, UI 흐름, 유지보수하기 쉬운 프로젝트 코드에 검증된 Godot 아키텍처를 적용하려 할 때 유용합니다.

unity-ecs-patterns는 Unity DOTS, ECS, Jobs, Burst를 활용해 데이터 지향 게임플레이 시스템을 설계하고, 기존 MonoBehaviour 패턴에서 전환하며, 많은 엔티티를 다루는 CPU 중심 시뮬레이션을 최적화하는 데 실무적으로 도움이 되는 스킬입니다.

react-native-architecture는 프로덕션용 React Native 및 Expo 앱을 설계할 때 라우팅, 상태 경계, 네이티브 모듈, 오프라인 우선 흐름, Expo와 bare 방식의 트레이드오프를 함께 검토할 수 있도록 돕습니다.

react-modernization은 React 16/17 앱을 18+로 업그레이드하고, 클래스 컴포넌트를 hooks로 전환하며, root API를 업데이트하고, codemod를 고려한 안내로 단계적 리팩터링을 계획할 때 유용한 마이그레이션 중심 스킬입니다.