Skills: パフォーマンス最適化

Skill パフォーマンス指標
├── 応答時間：呼び出しから最初の出力までの時間
├── ツール呼び出し回数：1回の実行でのツール呼び出し数
├── トークン消費量：入力+出力の合計トークン数
├── 精度：期待に合致する出力の割合
└── 完了率：タスクを正常に完了した割合

プロンプト簡素化3原則
├── 削除：冗長な説明と過剰なサンプルを削る
├── 統合：類似ルールを統一的な記述にまとめる
└── 圧縮：長文の説明をテーブルに置き換える

コードレビューの際はセキュリティをチェックしてください。セキュリティにはSQLインジェクション、XSS、
CSRFなどの一般的な脆弱性が含まれます。また、機密情報がコードにハードコーディングされていないかも
チェックしてください。安全でない依存ライブラリが使用されていないかもチェックしてください......

## セキュリティチェック
- SQL インジェクション / XSS / CSRF
- ハードコーディングされたキー / トークン
- 安全でない依存関係

## 推奨構造
1. ロール定義（1行）
2. 実行フロー（順序付きリスト）
3. レビュー観点（テーブル）
4. 出力フォーマット（テンプレート）
5. 制約条件（リスト）

非効率：
Read file1.py → Read file2.py → Read file3.py
（3回のツール呼び出し）

効率的：
Glob "src/**/*.py" → 必要なキーファイルだけ選択的に Read
（1 + 2 = 3回の呼び出しだが、より的確）

非効率：
すべてのファイルを Read → 1つずつ対象をチェック

効率的：
Grep "class.*Service" → マッチしたファイルだけ Read

非効率：
毎回のレビューですべてのプロジェクトファイルを Read

効率的：
git diff で変更されたファイルだけ Read

コンテキスト割り当て戦略（200K トークン総予算）

Skill プロンプト：5K（2.5%）
プロジェクトコンテキスト：10K（5%）
ツール出力：80K（40%）
会話履歴：50K（25%）
予約スペース：55K（27.5%）

## 遅延読み込み戦略
1. プロジェクトファイルをすべて事前読み込みしない
2. Glob/Grep でまず位置を特定
3. 必要なファイルだけ Read
4. 依存チェーンを再帰的に読み込まない

最適化前：
- 3000字のプロンプト → 処理が遅く、曖昧さが多い
- 10ファイルを1つずつ Read → 10回の呼び出し
- コンテキスト制限なし → トークン消費が高い

最適化後：
- 800字のプロンプト（テーブル化） → 処理が速く、明確
- Grep で位置特定 + 3つのキーファイルだけ Read → 4回の呼び出し
- 50K コンテキスト制限 → トークン消費60%削減