Back to Skills

chrysopoeia

pjt222
Updated 2 days ago
6 views
17
2
17
View on GitHub
Designapi

About

Chrysopoeia refines existing, functional codebases by optimizing performance, cleaning up APIs, and removing dead weight. It systematically identifies and enhances valuable patterns to polish code without requiring a full rewrite. Use it for bundle size reduction, memory footprint improvement, or preparing code for open-source release.

Quick Install

Claude Code

Recommended
Primary
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Plugin CommandAlternative
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git CloneAlternative
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/chrysopoeia

Copy and paste this command in Claude Code to install this skill

Documentation

Chrysopoeia

Extraer sistemáticamente el máximo valor del código existente — identificar lo que es oro (alto valor, bien diseñado), lo que es plomo (pesado en recursos, mal optimizado) y lo que es escoria (peso muerto). Luego amplificar el oro, transmutar el plomo y eliminar la escoria.

Cuándo Usar

  • Optimizar una base de código funcional pero lenta para mejorar el rendimiento
  • Refinar una superficie de API que ha acumulado cruft a lo largo de iteraciones
  • Reducir el tamaño del bundle, la huella de memoria o el tiempo de inicio
  • Preparar código para publicación open-source (extraer el núcleo valioso)
  • Cuando el código funciona correctamente pero no brilla — necesita pulido, no reescritura

Entradas

  • Requerido: Base de código o módulo a optimizar (rutas de archivos)
  • Requerido: Métrica de valor (rendimiento, claridad de API, tamaño del bundle, legibilidad)
  • Opcional: Datos de perfilado o benchmarks mostrando el rendimiento actual
  • Opcional: Presupuesto u objetivo (ej., "reducir bundle un 40%", "respuesta sub-100ms")
  • Opcional: Restricciones (no se puede cambiar la API pública, debe mantener compatibilidad hacia atrás)

Procedimiento

Paso 1: Ensayo — Clasificar el material

Clasificar sistemáticamente cada elemento por su contribución de valor.

  1. Definir la métrica de valor desde las Entradas (rendimiento, claridad, tamaño, etc.)
  2. Inventariar los elementos de la base de código (funciones, módulos, exportaciones, dependencias)
  3. Clasificar cada elemento:
Value Classification:
+--------+---------------------------------------------------------+
| Gold   | High value, well-designed. Amplify and protect.         |
| Silver | Good value, minor imperfections. Polish.                |
| Lead   | Functional but heavy — poor performance, complex API.   |
|        | Transmute into something lighter.                       |
| Dross  | Dead code, unused exports, vestigial features.          |
|        | Remove entirely.                                        |
+--------+---------------------------------------------------------+
  1. Para optimización de rendimiento, perfilar primero:
    • Identificar rutas calientes (donde se gasta el tiempo)
    • Identificar rutas frías (código raramente ejecutado que puede ser escoria)
    • Medir patrones de asignación de memoria
  2. Producir el Informe de Ensayo: clasificación elemento por elemento con evidencia

Esperado: Cada elemento significativo clasificado con evidencia. Los elementos de oro están identificados para protección durante la optimización. Los elementos de plomo están priorizados por impacto.

En caso de fallo: Si las herramientas de perfilado no están disponibles, usar análisis estático: complejidad de funciones (ciclomática), conteo de dependencias y tamaño de código como indicadores. Si la base de código es demasiado grande, enfocarse en la ruta crítica primero.

Paso 2: Refinar — Amplificar el oro

Proteger y mejorar los elementos de mayor valor.

  1. Para cada elemento de Oro:
    • Asegurar que tiene pruebas exhaustivas (estos son los activos más valiosos)
    • Documentar su interfaz claramente si no se ha hecho ya
    • Considerar si podría extraerse como módulo reutilizable
  2. Para cada elemento de Plata:
    • Aplicar mejoras dirigidas (mejor nomenclatura, tipos más claros, optimizaciones menores)
    • Llevar la cobertura de pruebas al nivel de Oro
    • Resolver olores de código menores sin reestructurar
  3. No modificar el comportamiento de Oro/Plata — solo mejorar su pulido y protección

Esperado: Los elementos de Oro y Plata están mejor probados, documentados y protegidos. Sin cambios de comportamiento, solo mejoras de calidad.

En caso de fallo: Si un elemento "Oro" revela problemas ocultos durante una inspección más cercana, reclasificarlo. Es mejor ser honesto sobre el valor que proteger código defectuoso.

Paso 3: Transmutar — Convertir plomo en oro

Transformar elementos pesados e ineficientes en equivalentes optimizados.

  1. Priorizar elementos de Plomo por impacto (mayor consumo de recursos primero)
  2. Para cada elemento de Plomo, elegir una estrategia de transmutación:
    • Optimización de algoritmo: Reemplazar O(n^2) con O(n log n), eliminar cómputo redundante
    • Caché/memoización: Almacenar resultados costosos que se solicitan repetidamente
    • Evaluación perezosa: Diferir el cómputo hasta que los resultados sean realmente necesarios
    • Procesamiento por lotes: Combinar muchas operaciones pequeñas en menos operaciones grandes
    • Simplificación estructural: Reducir complejidad ciclomática, aplanar anidamiento profundo
  3. Aplicar la estrategia y medir la mejora:
    • Benchmarks antes/después para cambios de rendimiento
    • Conteo de líneas antes/después para cambios de complejidad
    • Conteo de dependencias antes/después para cambios de acoplamiento
  4. Verificar equivalencia de comportamiento después de cada transmutación

Esperado: Mejora medible en la métrica de valor objetivo. Cada elemento transmutado rinde mejor que su predecesor de Plomo manteniendo comportamiento idéntico.

En caso de fallo: Si un elemento de Plomo resiste la optimización dentro de su interfaz actual, considerar si la interfaz misma es el problema. A veces la transmutación requiere cambiar cómo se llama al elemento, no solo cómo está implementado.

Paso 4: Purgar — Eliminar la escoria

Eliminar el peso muerto sistemáticamente.

  1. Para cada elemento de Escoria, verificar que realmente no se usa:
    • Buscar todas las referencias (grep, búsqueda de usos del IDE)
    • Verificar referencias dinámicas (despacho basado en cadenas, reflexión)
    • Verificar consumidores externos (si el código es una biblioteca)
  2. Eliminar la escoria confirmada:
    • Borrar código muerto, exportaciones no usadas, características vestigiales
    • Eliminar dependencias no usadas de los manifiestos de paquetes
    • Limpiar configuración de características eliminadas
  3. Verificar que nada se rompe después de cada eliminación (ejecutar pruebas)
  4. Documentar lo que se eliminó y por qué (en mensajes de commit, no en código)

Esperado: La base de código es más ligera. Tamaño del bundle, conteo de dependencias o volumen de código mediblemente reducidos. Todas las pruebas siguen pasando.

En caso de fallo: Si eliminar un elemento rompe algo, no era escoria — reclasificarlo. Si las referencias dinámicas dificultan verificar el uso, agregar registro temporal antes de la eliminación para confirmar que no hay acceso en tiempo de ejecución.

Paso 5: Verificar — Pesar el oro

Medir la mejora general.

  1. Ejecutar los mismos benchmarks/métricas usados en el Paso 1
  2. Comparar antes/después en la métrica de valor objetivo
  3. Documentar los resultados de la chrysopoeia:
    • Elementos refinados (mejoras de Oro/Plata)
    • Elementos transmutados (conversiones de Plomo a Oro con mediciones)
    • Elementos purgados (Escoria eliminada con impacto en tamaño/conteo)
    • Mejora general de la métrica (ej., "47% más rápido", "32% menos en bundle")

Esperado: Mejora medible y documentada en la métrica de valor objetivo. La base de código es demostrablemente más valiosa que antes.

En caso de fallo: Si la mejora general es marginal, el código original puede haber sido mejor de lo supuesto. Documentar lo aprendido — saber que el código ya está cerca del óptimo es en sí mismo valioso.

Validación

  • El informe de ensayo clasifica todos los elementos significativos con evidencia
  • Los elementos de Oro tienen pruebas y documentación exhaustivas
  • Las transmutaciones de Plomo muestran mejora medible antes/después
  • La eliminación de Escoria verificada con revisión de referencias antes de la eliminación
  • Todas las pruebas pasan después de cada etapa
  • La mejora general medida y documentada
  • No se introdujeron regresiones de comportamiento
  • Las restricciones de las Entradas están satisfechas

Errores Comunes

  • Optimización prematura: Optimizar sin perfilar. Siempre medir primero, optimizar las rutas calientes
  • Pulir escoria: Gastar esfuerzo mejorando código que debería ser eliminado. Clasificar antes de refinar
  • Romper el Oro: Optimización que degrada el mejor código. Los elementos de Oro solo deben mejorar, nunca empeorar
  • Afirmaciones sin medir: "Se siente más rápido" no es chrysopoeia. Cada mejora debe ser cuantificada
  • Optimizar rutas frías: Gastar esfuerzo en código que se ejecuta una vez al inicio cuando el cuello de botella es el bucle de solicitudes

Habilidades Relacionadas

  • athanor — Transformación completa de cuatro etapas cuando la chrysopoeia revela que el código necesita reestructuración, no solo optimización
  • transmute — Conversión dirigida cuando un elemento de Plomo necesita un cambio de paradigma
  • review-software-architecture — Evaluación a nivel de arquitectura que complementa la chrysopoeia a nivel de código
  • review-data-analysis — La optimización de pipelines de datos es paralela a la optimización de código

GitHub Repository

pjt222/agent-almanac
Path: i18n/es/skills/chrysopoeia
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Related Skills

executing-plans

Design

Use the executing-plans skill when you have a complete implementation plan to execute in controlled batches with review checkpoints. It loads and critically reviews the plan, then executes tasks in small batches (default 3 tasks) while reporting progress between each batch for architect review. This ensures systematic implementation with built-in quality control checkpoints.

View skill

requesting-code-review

Design

This skill dispatches a code-reviewer subagent to analyze code changes against requirements before proceeding. It should be used after completing tasks, implementing major features, or before merging to main. The review helps catch issues early by comparing the current implementation with the original plan.

View skill

connect-mcp-server

Design

This skill provides a comprehensive guide for developers to connect MCP servers to Claude Code using HTTP, stdio, or SSE transports. It covers installation, configuration, authentication, and security for integrating external services like GitHub, Notion, and custom APIs. Use it when setting up MCP integrations, configuring external tools, or working with Claude's Model Context Protocol.

View skill

web-cli-teleport

Design

This skill helps developers choose between Claude Code Web and CLI interfaces based on task analysis, then enables seamless session teleportation between these environments. It optimizes workflow by managing session state and context when switching between web, CLI, or mobile. Use it for complex projects requiring different tools at various stages.

View skill