Автооптимизация: Плагин Claude Code для автономной оптимизации производительности

auto-optimize — это плагин для Claude Code, который автоматизирует цикл оптимизации производительности: профилирование, поиск узких мест, написание исправлений, тестирование и повторение. Разработчик, инженер по производительности, работающий над высокопроизводительной Java-хэш-таблицей, создал его, чтобы исключить ручную работу по оптимизации.
Как это работает
Плагин запускает автономный цикл для каждого эксперимента со следующими шагами:
- Профилирование — запускает async-profiler и анализирует вывод flamegraph
- Планирование — структурированное обдумывание перед изменением кода, включая Step-Back (абстрактное определение типа узкого места), Chain-of-Thought (перечисление стратегий с анализом компромиссов) и Pre-mortem (предположение, что план уже провалился, для выявления потенциальных проблем)
- Реализация — пишет и применяет изменения
- Тестирование — запускает JMH и сравнивает с базовым уровнем
- Анализ — создаёт файл reflexion.md с документацией о неожиданных результатах, неудачах и следующих шагах
Каждый последующий эксперимент читает reflexion.md перед профилированием, чтобы избежать повторного предложения ранее отклонённых экспериментов. Без этого агент «предложил бы тот же отклонённый эксперимент через две итерации с такой же уверенной аргументацией — у него не было бы способа узнать, что он уже изучил».
Архитектура под-агентов
Каждый эксперимент выполняется в выделенном под-агенте. Сырые данные профилирования, дизассемблированный код, различия и логи тестирования никогда не попадают в основной контекст. Оркестратор видит только структурированные возвращаемые значения: что изменилось, какие результаты показали тесты и что пробовать дальше.
Эта архитектура предотвращает загрязнение контекста: «Когда основной контекст переполняется, поведение агента ухудшается незаметными способами — вывод всё ещё выглядит логичным, но он начинает рассуждать о неправильной проблеме. Перемещение всего в под-агенты сохраняет оркестратор чистым неограниченно долго».
Установка и использование
Установите с помощью:
claude plugin marketplace add bluuewhale/auto-optimize
claude plugin install auto-optimize@auto-optimize
Затем запустите: /auto-optimize
Вы указываете цель, команду для тестирования и порог успеха. В одном случае разработчик дал плагину одну подсказку и получил хэш-таблицу на 27% быстрее во всех сценариях тестирования примерно за 3 часа.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Универсальный CLAUDE.md сокращает количество токенов в выводе Claude на 63% в тестах.
Разработчик создал универсальный файл CLAUDE.md, который сокращает количество токенов в ответах Claude на 63% в пяти тестах, сохраняя техническую точность. Файл устраняет типичные особенности поведения Claude, такие как многословные ответы, избыточное форматирование и непрошенные предложения.

Werld: Открытая симуляция искусственной жизни с эволюционирующими нейронными сетями
Werld — это симуляция искусственной жизни в реальном времени, где агенты с нейронными сетями NEAT эволюционируют собственную нейронную архитектуру, сенсорную обработку и поведение без жёстко заданных правил или функций вознаграждения. Симуляция начинается с 30 агентов на графе малого мира Уоттса-Строгаца с 64 сенсорными каналами, 7 непрерывными моторными функциями и 29 наследуемыми признаками генома.

Nexus: протокол взаимодействия ИИ с открытым исходным кодом, обеспечивающий обнаружение, доверие и платежи.
Nexus — это самодостаточный протокол, который позволяет ИИ-агентам находить друг друга, договариваться об условиях, проверять ответы и обрабатывать микроплатежи без участия человека. Он включает пять уровней: обнаружение, доверие, протокол, маршрутизация и федерация, имеет 66 тестов и лицензию MIT.

100 популярных приложений, реконструированных в спецификации дизайна Markdown для клонирования интерфейса Claude
Репозиторий с открытым исходным кодом содержит структурированные спецификации дизайна в формате Markdown для 100 популярных iOS-приложений, оптимизированные для клонирования UI через Claude. Ключевые техники: точные значения цветов, охват состояний, шкалы отступов и графы навигации.