by affaan-mef648e01899bNo license275K starsListed Oct 8, 2026Updated Oct 8, 2026Repository updated 3 days ago
このスキルを使用して、パフォーマンスベースラインを測定し、PR前後の回帰を検出し、スタック代替案を比較します。
Measures performance baselines, detects regressions before and after changes, and compares stack alternatives.
ブラウザMCPを介してリアルブラウザメトリクスを測定：
APIエンドポイントをベンチマーク：
開発フィードバックループを測定：
変更前後に実行して影響を測定：
出力：
.ecc/benchmarks/にJSONとしてベースラインを保存。Gitで追跡されるため、チームはベースラインを共有します。
/benchmark compareを実行/canary-watchとペアリングしてデプロイ後の監視/browser-qaとペアリングして完全な出荷前チェックリストSource:affaan-m/eccindocs/ja-JP/skills/benchmarkat commitef648e0
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Reference guide for Vue 3 Composition API, component architecture, Pinia state, Vue Router, and Nuxt SSR patterns.
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Reference guide for managing Uncloud clusters with the uc CLI: deploying services, Caddy ingress, ports, scaling and logs.
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Coordinates multiple AI agents as a team using work items, Kanban states, branch isolation, and merge gates.
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Use for file-driven multimodal image, video, and 3D-asset discovery; taste interviews; distill or apply workflows; style-pack validation; editable EDL/FCPXML export; provenance audits; and offline planning that must fail closed before provider generation.
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Defines an angelcore / cloud-trance / hyperpop visual direction for music videos and short-form edits, with mood, editing grammar and a beat-mapped shot plan.
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Schedules and publishes social media posts across 13 platforms through the SocialClaw workspace API.
anthropics
Provisions M5Stack ESP32 boards by detecting them on USB, flashing UIFlow 2.0 firmware, and installing a MicroPython app bundle.
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Creates or updates step-by-step operational runbooks for recurring tasks, including troubleshooting, rollback and escalation.
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Guides an incident response workflow: severity triage, status updates, mitigation tracking, and blameless postmortems.
anthropics
Generates a pre-deployment readiness checklist covering pre-deploy, deploy, post-deploy and rollback triggers.
Guides Google Cloud Spanner administration, schema design, querying and performance diagnosis.
Manages Google Security Operations SOAR cases across their lifecycle via MCP tools.
1. 各ターゲットURLに移動2. Core Web Vitalsを測定： - LCP (Largest Contentful Paint) — ターゲット < 2.5s - CLS (Cumulative Layout Shift) — ターゲット < 0.1 - INP (Interaction to Next Paint) — ターゲット < 200ms - FCP (First Contentful Paint) — ターゲット < 1.8s - TTFB (Time to First Byte) — ターゲット < 800ms3. リソースサイズを測定： - 合計ページウェイト（ターゲット < 1MB） - JSバンドルサイズ（ターゲット < 200KBgzipped） - CSSサイズ - 画像ウェイト - サードパーティスクリプトウェイト4. ネットワークリクエストをカウント5. レンダリングブロッキングリソースをチェック1. 各エンドポイントに100回ヒット2. 測定：p50、p95、p99レイテンシ3. トラック：レスポンスサイズ、ステータスコード4. ロード下でテスト：10個の同時リクエスト5. SLAターゲットと比較1. コールドビルド時間2. ホットリロード時間（HMR）3. テストスイート期間4. TypeScriptチェック時間5. Lint時間6. Dockerビルド時間/benchmark baseline # 現在のメトリクスを保存# ... 変更を加える .../benchmark compare # ベースラインと比較| Metric | Before | After | Delta | Verdict ||--------|--------|-------|-------|---------|| LCP | 1.2s | 1.4s | +200ms | WARNING: WARN || Bundle | 180KB | 175KB | -5KB | ✓ BETTER || Build | 12s | 14s | +2s | WARNING: WARN |