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ag-otimizar-codigo
Otimizacao de performance e legibilidade. Mede antes e depois. Nao otimiza sem medir. Use when optimizing code performance.
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
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Otimizacao de performance e legibilidade. Mede antes e depois. Nao otimiza sem medir. Use when optimizing code performance.
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
基于 SOC 职业分类
Use quando Codex, Claude Code, outro agente, plataforma ou automacao precisar consultar o Data Engine Knowledge Gateway e pedir acesso governado a dados/APIs via Access Broker CLI. Cobre descoberta de recursos, manifesto, validacao, preview, request, status, drift e descriptor, sem aprovar ou revelar segredos.
Entry point do sistema. Recebe qualquer pedido, classifica, roteia para a melhor combinação de skills/agents/plugins, e monitora. Vai além do óbvio — sugere combos compostos, ativa auxiliares proativos, e delega a plugins canonicals (ADR-0001) quando apropriado.
Maquina especialista em dados Raiz: data-engine API canonical (/v1/kpis/*, /reports/<panel>/data, Envelope v2, KPI Registry Ouro M01..A*) + SQL TOTVS RM + Neon PostgreSQL + Zeev BPM + PBI_RAIZ. Use para: descobrir KPI Ouro, consumir painel canonical, escrever query nova (cascade painel>KPI>dinamica>raw), otimizar SQL lenta, anti-patterns, relatorios, processos Zeev. Tier 0: data-engine. Aplica ADR-041 (TOTVS via Neon Mirror enforced).
Maquina de design UI/UX. 67 estilos, 96 paletas, 57 font pairings, 13 stacks. Design system, componentes, landing pages, dashboards. Integra com shadcn, Figma, v0.
Maquina autonoma de limpeza de dead code (Knip + AST + bundle, confidence tiers, PRs atomicos). Use para tech debt, hand-off, reducao de bundle, cleanup pos-spike, auditoria de saude. Modo --target=harness audita dead skills/hooks/MCPs do proprio Claude Code.
Auditoria completa de software (wrapper FORTRESS). Roda MERIDIAN + SENTINEL + ARCHITECT + CONDUCTOR + LIGHTHOUSE + HARNESS (opcional) em sequencia. Fortress Score = laudo completo.
| name | ag-otimizar-codigo |
| description | Otimizacao de performance e legibilidade. Mede antes e depois. Nao otimiza sem medir. Use when optimizing code performance. |
| model | sonnet |
| argument-hint | [modulo ou area a otimizar] |
| disable-model-invocation | true |
Spawn the ag-otimizar-codigo agent to optimize code performance with before/after measurements.
Use the Agent tool with:
subagent_type: ag-otimizar-codigomode: bypassPermissionsrun_in_background: trueprompt: Compose from template below + $ARGUMENTSProjeto: [CWD or user-provided path]
Area: [module or area to optimize from $ARGUMENTS]
Benchmark: [specific metric if provided, otherwise "auto-detect"]
## Output
- Metricas antes/depois: bundle size, render time, API latency, Lighthouse scores
- Relatorio de delta com melhorias documentadas
- Codigo otimizado com commits por otimizacao
Regra de ouro: "Otimizar sem medir e adivinhar."
1. Medir ANTES (bundle size, render time, API latency, Lighthouse, etc.)
2. Identificar gargalo
3. Otimizar
4. Medir DEPOIS
5. Comparar e reportar delta
Prioridade: executar medicoes via CLI (lighthouse, bundle-analyzer, curl).
Worktree isolation ativo.
Para projetos com React/Next, o agente DEVE verificar TODOS estes pontos antes de declarar otimizacao completa:
React.memoonClick={() => ...}) → candidato a useCallbackstyle={{...}}, data={[...]}) → candidato a useMemo ou constanteuseMemoreact-window ou @tanstack/react-virtual@tanstack/react-table + virtual.map() aninhado em arrays grandes (O(n*m)) → indexar via Map/Object lookupuseMemo<img> nativo em projeto Next.js → migrar para next/image (auto lazy + responsive + format)width/height explicitos → CLS (layout shift)priority → LCP ruimdynamic(() => import(...))import { x } from 'lodash' vs import x from 'lodash/x'<link> em vez de next/font → bloqueio de rendergenerateStaticParams ou revalidateunstable_cache ou Cache Componentsbun run build + du -sh .next/static (Next) ou dist/bunx lighthouse <url> --output json --only-categories performanceperformance_start_trace (via plugin chrome-devtools-mcp)chrome-devtools-mcp:debug-optimize-lcpNUNCA aplicar otimizacao sem medir antes E depois. Se delta < 5%, reverter (over-engineering).
## Important
- ALWAYS spawn as Agent subagent — do NOT execute inline
- After spawning, confirm to the user that the optimization agent is running
- NEVER optimizes without measuring first
- Uses worktree isolation
- Reports before/after metrics for every optimization