private-isu-tuning
Skill8 starsChanged 2 months agoMITView on GitHub
private-isu専用サーバー上で、『達人が教えるWebパフォーマンスチューニング』付録Aに沿って、ユーザー指定のステップまで改善・計測して停止する。段階を指定した実装依頼に使う。
In this repository20 other files it gives its agents.
- AGENTS.mdAGENTS.md
- agent-efficiency-auditSkill
- dry-codingSkill
- exploratory-testSkill
- graph-think-mapSkill
- guided-codeSkill
- handoffSkill
- issue-analysisSkill
- karin-infoSkill
- local-repo-finderSkill
- milestone-triageSkill
- pr-comment-planSkill
- pr-generatorSkill
- print-debugSkill
- property-based-testSkill
- propose-pi-extensionsSkill
- research-questionerSkill
- review-codeSkill
- skill-zipSkill
- ts-lint-searcherSkill
The file
Files
private-isu の段階別チューニング
専用の練習環境で、指定された終点まで実装・反映・ベンチマークを行う。番号は references/steps.md の 0〜13 に固定する。書籍のスコアは参考値であり、到達条件にしない。
対象と終点を確定する
- このスキルは接続済みのprivate-isu専用サーバー上で実行する。現在のホストを作業対象とし、SSH接続や接続先の指定は求めない。会話から終点を取得する。「ステップ5まで」は0〜5の累積、「5だけ」は5のみ。「静的配信まで」など複数番号に解釈できる指定は確認する。終点未指定で13まで進めない。
- 終点がなければ、その不足だけ質問する。認証情報を会話・記録へ出さない。
- 現在の環境でprivate-isuのアプリ・サービスを確認し、ベンチの対象URL・実行方法を特定する。別のベンチ専用ホストが必要なら、その実行方法だけ確認する。現在の環境にprivate-isuがなければ対象環境の不一致を伝え、別ホストへ自動接続しない。
- 実装依頼には、その範囲の反映・必要なサービス再起動・ベンチを含め、各ステップで承認待ちにしない。ベンチの初期化が触るDB・画像・キャッシュを確認する。専用環境や消去範囲が不明、保持対象データがある場合は初期化前に確認する。
現在地を調べる
現在のサーバーでホスト、アプリ実体・言語、Gitの状態、起動サービス、nginxの有効設定、DBのバージョン・スキーマ・インデックス、ベンチの実行方法を確認する。パス・サービス名・DB名を固定しない。
ソースと実行中設定から、指定範囲を「未実施・一部実施・実施済み・非該当」に分類する。既存差分を保護し、二重のインデックス追加や既存改善の上書きを避ける。上限より先の改善が既にある場合は残し、その混在を報告する。過去の記録だけで実施済みと判定しない。
書籍はRuby実装を基準とする。他言語では同じ目的の変更を対象実装に合わせる。Ruby専用のworker・ライブラリ変更を無理に持ち込まない。非該当は根拠を記録し、別の最適化で穴埋めしない。「5だけ」などで前提が不足する場合は、範囲を広げず不足を示す。
指定範囲内で進める
- ステップ0として変更前のベンチと負荷を記録する。終点0なら計測で終了し、性能改善を入れない。計測用ログ設定は必要に応じて保存・変更し、採用状態を記録する。
- 指定範囲の未実施ステップを番号順に1つずつ適用する。各変更直前に、そのステップが上限以内か確認する。参照資料では該当番号と必要な公式差分だけ読む。完成版ファイルの丸ごとコピーや一括cherry-pickは、後段の改善を混ぜるので避ける。
- 編集対象の元ファイル・差分・有効設定を保存し、変更を戻す方法を決める。DBのDDLは通常のトランザクションで戻せると考えず、既存定義と今回追加するインデックスを区別する。
- 構文・設定・対象挙動を確認してから反映する。nginxは設定テスト、サービスは再起動後の状態・ログまで確認する。初期化で必要なスキーマや設定が消えないことも確認する。
- 同じベンチ条件で成否・スコア・エラー・遅い処理を記録する。アクセスログは当該実行区間を集計し、遅いSQLはスローログと実行計画で確認する。静的配信はHTTP成功だけでなくアプリに届いていないことも確認する。
- 正常性に問題がなければ次の許可済みステップへ進む。スコア低下だけなら計測条件やばらつきを確認し、改善効果の未確認と機能不正を区別する。
ベンチの pass だけを成功根拠にしない。スコア、失敗件数、HTTP/DBエラーも確認し、サービス停止など比較不能な結果を改善成功としない。
変更に起因する失敗はそのステップ内で修正し再検証する。同じ失敗が修正後も2回続く、原因が範囲外、またはベンチ不能なら、後段へ進まず停止する。可能なら今回の失敗した変更だけを戻して稼働確認し、最後の検証済み状態と未完了内容を報告する。既存の障害を際限なく修正する作業へ広げない。
到達したら停止する
指定ステップの反映と検証で終了する。残ったボトルネックは報告だけにし、次のインデックス、キャッシュ、設定調整などを先取りしない。上限内が既に実施済みなら現在状態を検証して終了する。
対象リポジトリの .scratch/private-isu-tuning/ など、ソースに混ざらない場所へ実行記録を保存する。記録には日時、対象、言語、上限、変更ファイル・DDL、ベンチコマンドと条件、各段階の生結果・ログ参照、反映状態、復旧手順を残す。秘密値は除外する。commit・pushは明示依頼時だけ行う。
最後は日本語で、指定終点、検証済みの到達点、ステップ別の変更と実測結果、非該当・未完了・既存の後段改善、記録先を簡潔に示す。「実装済み」と「反映済み」と「ベンチ検証済み」を混同しない。
呼び出し例: $private-isu-tuning ステップ5まで改善して止めて
Does it work?
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No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

