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待分类权限需确认github未标认证来源可访问许可证需确认审计提醒

worker-benchmarks工人基准

Agent Skill

worker-benchmarks 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

1,077

周安装

44

GitHub Stars

34,026

下载量

348
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:worker-benchmarks(工人基准)
来源仓库:https://github.com/ruvnet/claude-flow
仓库路径:skills/worker-benchmarks
安装命令:
npx skills add https://github.com/ruvnet/claude-flow --skill worker-benchmarks
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/ruvnet/claude-flow --skill worker-benchmarks

简介

worker-benchmarks 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。

  • 它评估工作性能与效率指标,适用于优化资源配置与任务调度的场景。
  • 可通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装,具体路径为 skills/worker-benchmarks。
  • 安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
  • 适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

SKILL.md

Worker Benchmarks Skill

Run comprehensive performance benchmarks for the agentic-flow worker system.

Quick Start

# Run full benchmark suite
npx agentic-flow workers benchmark

# Run specific benchmark
npx agentic-flow workers benchmark --type trigger-detection
npx agentic-flow workers benchmark --type registry
npx agentic-flow workers benchmark --type agent-selection
npx agentic-flow workers benchmark --type concurrent

Benchmark Types

1. Trigger Detection (trigger-detection)

Tests keyword detection speed across 12 worker triggers.

  • Target: p95 < 5ms
  • Iterations: 1000
  • Metrics: latency, throughput, histogram

2. Worker Registry (registry)

Tests CRUD operations on worker entries.

  • Target: p95 < 10ms
  • Iterations: 500 creates, gets, updates
  • Metrics: per-operation latency breakdown

3. Agent Selection (agent-selection)

Tests performance-based agent selection.

  • Target: p95 < 1ms
  • Iterations: 1000
  • Metrics: selection confidence, agent scores

4. Model Cache (cache)

Tests model caching performance.

  • Target: p95 < 0.5ms
  • Metrics: hit rate, cache size, eviction stats

5. Concurrent Workers (concurrent)

Tests parallel worker creation and updates.

  • Target: < 1000ms for 10 workers
  • Metrics: per-worker latency, memory usage

6. Memory Key Generation (memory-keys)

Tests memory pattern key generation.

  • Target: p95 < 0.1ms
  • Iterations: 5000
  • Metrics: unique patterns, throughput

Output Format

═══════════════════════════════════════════════════════════
📈 BENCHMARK RESULTS
═══════════════════════════════════════════════════════════

✅ Trigger Detection
   Operation: detect
   Count: 1,000
   Avg: 0.045ms | p95: 0.120ms (target: 5ms)
   Throughput: 22,222 ops$s
   Memory Δ: 0.12MB

✅ Worker Registry
   Operation: crud
   Count: 1,500
   Avg: 1.234ms | p95: 3.456ms (target: 10ms)
   Throughput: 810 ops$s
   Memory Δ: 2.34MB

───────────────────────────────────────────────────────────
📊 SUMMARY
───────────────────────────────────────────────────────────
Total Tests: 6
Passed: 6 | Failed: 0
Avg Latency: 0.567ms
Total Duration: 2345ms
Peak Memory: 8.90MB
═══════════════════════════════════════════════════════════

Integration with Settings

Benchmark thresholds are configured in .claude$settings.json:

{
  "performance": {
    "benchmarkThresholds": {
      "triggerDetection": { "p95Ms": 5 },
      "workerRegistry": { "p95Ms": 10 },
      "agentSelection": { "p95Ms": 1 },
      "memoryKeyGeneration": { "p95Ms": 0.1 },
      "concurrentWorkers": { "totalMs": 1000 }
    }
  }
}

Programmatic Usage

import { workerBenchmarks, runBenchmarks } from 'agentic-flow$workers$worker-benchmarks';

// Run full suite
const suite = await runBenchmarks();
console.log(suite.summary);

// Run individual benchmarks
const triggerResult = await workerBenchmarks.benchmarkTriggerDetection(1000);
const registryResult = await workerBenchmarks.benchmarkRegistryOperations(500);

Performance Optimization Tips

  1. Model Cache: Enable with CLAUDE_FLOW_MODEL_CACHE_MB=512
  2. Parallel Workers: Enable with CLAUDE_FLOW_WORKER_PARALLEL=true
  3. Warning Suppression: Enable with CLAUDE_FLOW_SUPPRESS_WARNINGS=true
  4. SQLite WAL Mode: Automatic for better concurrent performance

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

37.19%
按下载量换算129

Claude

26.43%
按下载量换算92

Cursor

17.75%
按下载量换算62

Gemini CLI

9.21%
按下载量换算32

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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