자동 최적화: 자율 성능 최적화를 위한 Claude 코드 플러그인

auto-optimize는 성능 최적화 주기인 프로파일링, 병목 현상 찾기, 수정 사항 작성, 벤치마크 실행, 반복을 자동화하는 Claude Code 플러그인입니다. 고성능 Java 해시 테이블 작업을 하는 성능 엔지니어인 개발자는 수동 최적화 작업을 없애기 위해 이 플러그인을 만들었습니다.

작동 방식

이 플러그인은 각 실험마다 다음 단계로 자율 루프를 실행합니다:

• 프로파일링 — async-profiler를 실행하고 플레임그래프 출력을 파싱합니다
• 계획 — 코드를 건드리기 전 구조화된 추론을 수행하며, Step-Back(병목 현상 유형을 추상적으로 식별), Chain-of-Thought(트레이드오프 분석과 함께 전략 열거), Pre-mortem(계획이 이미 실패했다고 가정하여 잠재적 문제 식별)을 포함합니다
• 구현 — 변경 사항을 작성하고 적용합니다
• 벤치마크 — JMH를 실행하고 기준선과 비교합니다
• 반성 — 놀라운 점, 실패한 점, 다음에 시도할 사항을 문서화하는 reflexion.md를 작성합니다

각 후속 실험은 이전에 포기한 실험을 다시 제안하지 않기 위해 프로파일링 전에 reflexion.md를 읽습니다. 이 기능이 없으면 에이전트는 "동일한 포기된 실험을 두 번의 반복 후에 동일한 확신을 가지고 다시 제안할 것입니다 — 이미 배운 내용을 알 방법이 없었기 때문입니다."

서브 에이전트 아키텍처

각 실험은 전용 서브 에이전트에서 실행됩니다. 원시 프로파일링 출력, 디스어셈블리, diff, 벤치마크 로그는 메인 컨텍스트에 절대 접촉하지 않습니다. 오케스트레이터는 구조화된 반환 값만 볼 수 있습니다: 무엇이 변경되었는지, 숫자가 무엇을 보여주는지, 다음에 시도할 사항.

이 아키텍처는 컨텍스트 오염을 방지합니다: "메인 컨텍스트가 가득 차면 에이전트 동작이 미묘하게 저하됩니다 — 출력은 여전히 일관성 있게 보이지만, 잘못된 문제에 대해 추론하기 시작합니다. 모든 것을 서브 에이전트로 이동하면 오케스트레이터를 무기한으로 깨끗하게 유지할 수 있습니다."

설치 및 사용법

다음으로 설치하세요:

claude plugin marketplace add bluuewhale/auto-optimize
claude plugin install auto-optimize@auto-optimize

그런 다음 실행하세요: /auto-optimize

사용자는 목표, 벤치마크 명령, 성공 임계값을 제공합니다. 한 사례에서 개발자는 플러그인에 한 번만 프롬프트를 제공했고 약 3시간 만에 모든 벤치마크 시나리오에서 27% 더 빠른 해시 테이블을 얻었습니다.