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everything-claude-code/docs/pt-BR/rules/performance.md
konstapukarifastnetfi 8b24f63ede fix: refresh stale technical content in agents, rules, and skills (#2168)
Several published examples contained APIs that no longer exist, code that
does not run, or model versions that drifted from reality:

- agents/performance-optimizer.md used the web-vitals v3 API
  (getCLS/getFID/getLCP/getFCP/getTTFB) and reported FID. web-vitals v4
  renamed the imports to onCLS/onINP/onLCP/onFCP/onTTFB and FID was
  replaced by INP (target < 200ms)
- rules/common/performance.md pinned stale model versions in the
  model-selection guidance; refresh to the versions the repo itself uses
  (agent.yaml pins claude-opus-4-6) and add the PowerShell variant for
  MAX_THINKING_TOKENS next to the bash export
- skills/python-patterns/SKILL.md: both get_value examples referenced
  default_value without declaring the parameter (NameError); add
  default_value: Any = None to the EAFP and LBYL signatures
- skills/frontend-patterns/SKILL.md: the custom useQuery example rebuilt
  refetch whenever callers passed inline fetchers/options, re-triggering
  the effect after every state update (infinite fetch loop). Keep the
  latest fetcher/options in refs so refetch stays referentially stable.
  The PASS-labelled useMemo example mutated its input with in-place sort;
  copy before sorting
- skills/coding-standards/SKILL.md repeated the same PASS-labelled
  in-place-sort-in-useMemo example; same fix
- rules/typescript/security.md used a vendor-specific OPENAI_API_KEY in
  generic guidance; switch to a neutral API_KEY

Every hand-maintained copy of the affected content is synced in the same
change: locale mirrors (ja-JP, ko-KR, pt-BR, tr, zh-CN, zh-TW - each only
where it carries the affected file) and the .agents/.kiro/.cursor harness
mirrors. Two structural divergences are left alone and noted here:
.kiro/steering/performance.md has no extended-thinking control list to
carry the PowerShell variant, and docs/zh-TW/rules/performance.md keeps an
older condensed thinking section without the budget-cap line.
rules/zh/performance.md is intentionally untouched - the rules/zh tree is
being retired in a separate change
2026-06-07 13:26:01 +08:00

2.0 KiB

Otimização de Desempenho

Estratégia de Seleção de Modelo

Haiku 4.5 (90% da capacidade do Sonnet, 3x economia de custo):

  • Agentes leves com invocação frequente
  • Programação em par e geração de código
  • Agentes worker em sistemas multi-agente

Sonnet 4.6 (Melhor modelo para codificação):

  • Trabalho principal de desenvolvimento
  • Orquestrando fluxos de trabalho multi-agente
  • Tarefas de codificação complexas

Opus 4.6 (Raciocínio mais profundo):

  • Decisões arquiteturais complexas
  • Requisitos máximos de raciocínio
  • Pesquisa e análise

Gerenciamento da Janela de Contexto

Evite os últimos 20% da janela de contexto para:

  • Refatoração em grande escala
  • Implementação de recursos abrangendo múltiplos arquivos
  • Depuração de interações complexas

Tarefas com menor sensibilidade ao contexto:

  • Edições de arquivo único
  • Criação de utilitários independentes
  • Atualizações de documentação
  • Correções de bugs simples

Pensamento Estendido + Modo de Plano

O pensamento estendido está habilitado por padrão, reservando até 31.999 tokens para raciocínio interno.

Controle o pensamento estendido via:

  • Toggle: Option+T (macOS) / Alt+T (Windows/Linux)
  • Config: Defina alwaysThinkingEnabled em ~/.claude/settings.json
  • Limite de orçamento: export MAX_THINKING_TOKENS=10000 (bash) ou $env:MAX_THINKING_TOKENS = "10000" (PowerShell)
  • Modo verbose: Ctrl+O para ver a saída de pensamento

Para tarefas complexas que requerem raciocínio profundo:

  1. Garantir que o pensamento estendido esteja habilitado (habilitado por padrão)
  2. Habilitar Modo de Plano para abordagem estruturada
  3. Usar múltiplas rodadas de crítica para análise minuciosa
  4. Usar subagentes com papéis divididos para perspectivas diversas

Resolução de Problemas de Build

Se o build falhar:

  1. Use o agente build-error-resolver
  2. Analise mensagens de erro
  3. Corrija incrementalmente
  4. Verifique após cada correção