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AIコーディング

Claude Code Routines で定期的にパフォーマンスチューニングさせる(1回1改善・数値で判定)

「速くなったか」は数値で判定できるので、定期実行と相性がよい。2時間ごとのルーチンで、1回につき1つだけ改善し、指標に届かなければ revert して終わるように書く。Repomix ではこれで CLI が約2.4倍速くなった。

@yamadashy · 投稿 2026-04-28
#claude-code#routines#パフォーマンス#ベンチマーク#自動化

どんな場面で使う?

  • ベンチマークとテストが揃っていて、デグレを機械的に検出できるリポジトリ
  • 「思いついても面倒でやらない」-2〜3%の地味な改善を積み上げたいとき
  • 同じ発想で、ライブラリ更新・OpenTelemetry を見た API の性能改善・スキルの改善・ベストプラクティスの適用なども定期実行に回せる(@suthio_)

プロンプトの骨組み(@yamadashy の例を要約)

冒頭に設定を置き、手順をチェックリストにする。

  • 設定: 作業ブランチ(例 perf/auto-perf-tuning)、ベースブランチ、対象フォルダ、PRタイトル、改善指標(例「実行全体の2%以上」)、調査サブエージェント数(5)とモデル(sonnet)
  • 方針: 振る舞いは変えず、性能かメモリだけを改善する
  • 手順:
    1. 作業ブランチを用意し、ベースが進んでいればマージ
    2. 既存PRの説明とレビューコメントを読む
    3. 構造を把握 → 重ならない調査範囲を自分で決めて5並列のサブエージェントに調べさせる(クリティカルパス、I/O、データ構造、並列化、依存の初期化コストなど)
    4. 改善は1つだけに絞る。指標を満たす案がなければ報告して終了
    5. 実装 → ベンチマーク → lint・test。指標未達なら revert して終了
    6. perf プレフィックスでコミット、本文にベンチ結果
    7. ローカルでサブエージェントにレビューさせ、amend で1コミットに保つ
    8. 1つの Draft PR に積み上げる

取り込み方

  • 自動PRはそのままマージしない(ときどきデグレや、改善のわりに大きな変更が混ざる)
  • PR上のベンチ履歴で効果の大きいコミットを選び、「main からこの変更を再実装して PR にして」と別に頼む
  • CI でも PR と main を別々にビルドして3 OS で計測し、PR にコメントさせる。main は github-action-benchmark で gh-pages に時系列を残す

注意点

出典

  • @yamadashy 2026-04-28(記事「Claude Codeのルーチン機能で定期的にパフォーマンスチューニングをさせている」): @yamadashy · 2026-04-28
  • 記事: zenn.dev
  • @suthio_ 2026-04-05(定期実行させているタスクの例): @suthio_ · 2026-04-05
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