論文の概要: EffiSkill: Agent Skill Based Automated Code Efficiency Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.27850v1
- Date: Sun, 29 Mar 2026 20:09:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.142157
- Title: EffiSkill: Agent Skill Based Automated Code Efficiency Optimization
- Title（参考訳）: EffiSkill:エージェントスキルに基づく自動コード効率最適化
- Abstract要約: EffiSkillは、LCMベースのエージェントのためのポータブルな最適化ツールボックスを構築する、コード効率最適化のためのフレームワークである。
EffiSkillは2段階の設計を採用しており、Stage IはOperatorとMeta Skillsを大規模で遅いプログラムペアからマイニングし、スキルライブラリを構築する。
ステージIIはこのライブラリを、実行不要の診断、スキル検索、計画構成、候補生成を通じて、未確認プログラムに適用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.68243664364758
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Code efficiency is a fundamental aspect of software quality, yet how to harness large language models (LLMs) to optimize programs remains challenging. Prior approaches have sought for one-shot rewriting, retrieved exemplars, or prompt-based search, but they do not explicitly distill reusable optimization knowledge, which limits generalization beyond individual instances. In this paper, we present EffiSkill, a framework for code-efficiency optimization that builds a portable optimization toolbox for LLM-based agents. The key idea is to model recurring slow-to-fast transformations as reusable agent skills that capture both concrete transformation mechanisms and higher-level optimization strategies. EffiSkill adopts a two-stage design: Stage I mines Operator and Meta Skills from large-scale slow/fast program pairs to build a skill library; Stage II applies this library to unseen programs through execution-free diagnosis, skill retrieval, plan composition, and candidate generation, without runtime feedback. Results on EffiBench-X show that EffiSkill achieves higher optimization success rates, improving over the strongest baseline by 3.69 to 12.52 percentage points across model and language settings. These findings suggest that mechanism-level skill reuse provides a useful foundation for execution-free code optimization, and that the resulting skill library can serve as a reusable resource for broader agent workflows.
- Abstract（参考訳）: コード効率はソフトウェア品質の基本的な側面であるが、プログラムを最適化するために大規模な言語モデル(LLM)をどのように活用するかは、依然として難しい。
従来のアプローチでは、ワンショットの書き換え、例証検索、あるいはプロンプトベースの検索が求められていたが、再利用可能な最適化知識を明示的に再利用することはできず、これは個々のインスタンスを超越した一般化を制限している。
本稿では,LLMエージェント用のポータブルな最適化ツールボックスを構築するための,コード効率最適化のためのフレームワークであるEffiSkillを提案する。
鍵となる考え方は、連続する遅いから速い変換を、具体的変換メカニズムとより高いレベルの最適化戦略の両方を捉える再利用可能なエージェントスキルとしてモデル化することである。
EffiSkillは2段階の設計を採用しており、Stage Iはオペレータとメタスキルを大規模で遅いプログラムペアからマイニングしてスキルライブラリを構築する。
EffiBench-Xの結果によると、EffiSkillは最適化の成功率を高め、最強のベースラインを3.69から12.52ポイント改善した。
これらの結果から, 機構レベルのスキル再利用は, 実行不要なコード最適化の有用な基盤となり, 結果として得られるスキルライブラリが, より広範なエージェントワークフローのための再利用可能なリソースとなることが示唆された。
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