Modulo 1.7: Performance e Otimizacao

📏 Entendendo Gargalos

Para otimizar, primeiro entenda onde o tempo e gasto. Skills podem ser lentas por varios motivos.

⏱️ Onde o Tempo e Gasto

40% Processamento LLM: Cada token de entrada/saida custa tempo
30% Chamadas de Tools: Cada Bash, Read, Write tem overhead
20% Network: APIs externas, MCP servers
10% Outros: Carregamento de skills, parsing

Impacto por Tipo de Operacao

Skill com 1000 linhas Muito lento

10+ chamadas Bash sequenciais Lento

API externa sem cache Lento

Skill otimizada (100 linhas) Rapido

💡 Regra de Ouro

Menos e mais. Menos texto na skill = menos tokens = mais rapido. Menos tools = menos overhead. Foque no essencial.

📝 Otimizando Tamanho da Skill

O tamanho da skill afeta diretamente quanto contexto consome. Skills enxutas sao mais rapidas e deixam mais espaco para o trabalho real.

✗ Skill Verbosa (Evitar)

## Instrucoes Detalhadas

Esta skill foi criada para ajudar
usuarios a formatar codigo Python
de acordo com as melhores praticas
da comunidade, incluindo PEP8...

[... 50 linhas de contexto ...]

Voce deve primeiro verificar se o
arquivo existe, depois ler o conteudo,
analisar a estrutura...

[... 100 linhas de instrucoes ...]

~200 linhas = muitos tokens

✓ Skill Concisa (Ideal)

## Python Formatter

Formata codigo Python usando PEP8.

### Uso
1. Ler arquivo .py solicitado
2. Aplicar black + isort
3. Salvar formatado

### Comando
black {file} && isort {file}

~20 linhas = rapido

✂️ Tecnicas de Reducao

1. Remova redundancias: Nao repita o que o nome ja diz
2. Use bullet points: Mais densos que paragrafos
3. Externalize exemplos: Coloque em /examples/ e referencia
4. Divida skills grandes: Multiplas skills pequenas > uma gigante

🎯 Tamanho Ideal

Otimo: 50-100 linhas
Aceitavel: 100-200 linhas
Revisar: 200-500 linhas (considere dividir)
Problematico: 500+ linhas (divida obrigatoriamente)

🔧 Minimizando Chamadas de Tools

Cada chamada de tool tem overhead de round-trip. Combine operacoes quando possivel.

✗ Muitas Chamadas (Lento)

Bash: cd /projeto
Bash: ls
Bash: cat file1.js
Bash: cat file2.js
Bash: cat file3.js
Bash: npm install
Bash: npm test

7 chamadas = 7x overhead

✓ Chamadas Combinadas (Rapido)

Bash: cd /projeto && ls
Read: file1.js, file2.js, file3.js
Bash: npm install && npm test

3 chamadas = 3x overhead

⚡ Tecnicas de Combinacao

Bash

• Use && para sequenciais
• Use ; para independentes
• Use pipes para transformacoes

Read/Write

• Leia multiplos arquivos juntos
• Use Glob para buscar varios
• Prefira Edit a Read+Write

Instrucao Otimizada na Skill

## Eficiencia

Para minimizar latencia:
- Combine comandos Bash com && ou ;
- Leia multiplos arquivos em uma chamada Read
- Use Glob para encontrar arquivos antes de ler
- Prefira Edit para modificacoes parciais
- Evite cd; use paths absolutos

🎯 Descricoes Eficientes

Uma descricao bem escrita ativa a skill rapidamente e evita falsos positivos que desperdicam contexto.

✗ Descricao Ruim

description: Helps with code

Muito vaga, ativa em tudo

✓ Descricao Boa

description: Formats Python code
  using black and isort. Use when
  user asks to format, lint, or
  clean up Python files.

Especifica, com sinonimos

📋 Formula da Descricao Perfeita

[Acao principal] [objeto/contexto].
Use when user [triggers comuns].
Keywords: [sinonimos, termos relacionados]

Exemplo:

Generates PDF documents from markdown.
Use when user asks to create, export,
or convert to PDF. Keywords: pdf,
document, export, convert, report

💡 Teste sua Descricao

Pergunte ao agente: "Que skill voce usaria para X?" com diferentes formulacoes. Se a skill nao aparece, adicione os termos usados.

💾 Caching e Reutilizacao

Evite refazer trabalho. Cache resultados de operacoes caras e reutilize quando possivel.

📁

Cache de Arquivo

Salve resultados em arquivo para reutilizar

# Instrucao na skill:
Antes de analisar, verifique se existe
.cache/analysis.json com menos de 1h.
Se existir, use-o. Senao, crie novo.

🔄

Verificacao Condicional

So execute se necessario

# Instrucao na skill:
Antes de npm install, verifique:
- Se node_modules existe
- Se package-lock.json mudou
So instale se necessario.

📊

Processamento Incremental

So processe o que mudou

# Instrucao na skill:
Use git diff para identificar arquivos
modificados. Analise apenas esses, nao
o projeto inteiro.

📊 Medindo e Comparando

Meça antes e depois de otimizar. Sem metricas, voce nao sabe se melhorou.

⏱️ Metricas de Tempo

• Tempo total de execucao
• Tempo ate primeira resposta
• Tempo por tool call
• Tempo em processamento LLM

📦 Metricas de Recursos

• Tokens de input usados
• Tokens de output gerados
• Numero de tool calls
• Tamanho da skill (linhas)

📋 Template de Benchmark

# Benchmark: [nome-da-skill]

## Cenario de Teste
Input: "formato os arquivos Python em /src"
Arquivos: 10 arquivos .py

## Antes da Otimizacao
- Tempo total: 45s
- Tool calls: 12
- Linhas da skill: 180

## Depois da Otimizacao
- Tempo total: 18s (-60%)
- Tool calls: 4 (-67%)
- Linhas da skill: 45 (-75%)

🚀 Proximo Passo

Com performance dominada, o proximo modulo apresenta Casos de Uso Reais - exemplos praticos de skills em producao.

📚 Resumo do Modulo

✓

Gargalos - LLM (40%), Tools (30%), Network (20%)

✓

Tamanho - 50-100 linhas ideal, use bullet points, externalize exemplos

✓

Tools - Combine comandos, use && e pipes, prefira Edit

✓

Descricao - Especifica com sinonimos e triggers comuns

✓

Caching - Cache de arquivo, verificacao condicional, incremental

✓

Metricas - Meca tempo, tokens, tool calls antes/depois

Proximo Modulo:

1.8 - Casos de Uso Reais

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