Performance

La semaine dernière, je profilais une application Swift avec Instruments. Rien d’extraordinaire : xctrace record, xctrace export, copier le XML dans le contexte de Claude Code, lui demander de trouver les hotspots. Et Claude me répond : “Le XML est trop grand, je ne peux pas le traiter de manière fiable.” 33 553 lignes de XML. Pour un programme avec deux fonctions. Le problème réel xctrace export est un outil fantastique. Il te donne tout : chaque sample, chaque backtrace, chaque frame avec son binaire, son adresse mémoire, son UUID. C’est complet, précis et exhaustif. ...

La semaine dernière, mon IA a écrit du code qui lisait un fichier JSON depuis le disque, le décryptait, faisait une recherche précise, puis répétait ça 900 fois dans une boucle for. À chaque itération : ouvrir le fichier, décoder le JSON, chercher une valeur, tout jeter. Et recommencer. C’est le genre d’erreur que j’enseigne à mes étudiants à éviter dans le premier mois de cours. Ce qui s’est passé (sans détour) Je construis Tokamak, une application de barre de menus pour macOS qui surveille les quotas de Claude Max. Une partie de la fonctionnalité scanne environ 900 fichiers JSONL de sessions Claude Code. Pour chaque fichier, elle doit déterminer l’offset de byte où elle s’était arrêtée la fois précédente (lecture incrémentale — ne lire que les parties nouvelles). ...

Je développe une app qui surveille ma consommation de tokens dans Claude Code. Il y a quelques jours, en regardant les chiffres bruts, je suis tombé sur ça : cacheReadInputTokens: 4.241.579.174 inputTokens: 1.293.019 Quatre milliards deux cent quarante-et-un millions de tokens lus depuis le cache. Un million deux cent quatre-vingt-treize mille tokens “frais”. Ça fait un 99,97% de cache hit. Ma première réaction a été de penser que quelque chose était cassé. Personne n’a 99% de cache. Ni Redis. Ni Cloudflare. Ni votre mère quand elle dit qu’elle sait déjà ce que vous allez lui demander à manger. ...