作者 affaan-mef648e01899b無授權條款275K 個星標收錄於 2026年10月8日更新於 2026年10月8日儲存庫3 天前更新
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。
量測效能基準，偵測變更前後的效能回歸，並比較技術棧替代方案。
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來源：affaan-m/ecc位於docs/ja-JP/skills/benchmark提交ef648e0
授權條款： 無授權條款
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以團隊方式協調多個 AI 代理，運用工作項目、看板狀態、分支隔離與合併閘門。
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為音樂影片與短影音剪輯定義 angelcore / cloud-trance / hyperpop 視覺方向，包含氛圍、剪輯語法與對拍分鏡規劃。
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透過 SocialClaw 工作區 API 在 13 個平台上排程與發佈社群媒體貼文。
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透過 USB 偵測 M5Stack ESP32 開發板，燒錄 UIFlow 2.0 韌體並安裝 MicroPython 應用程式套件。
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使用 GitHub CLI 一次完成暫存、提交、推送並建立或更新 GitHub 拉取請求。
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為重複性任務建立或更新逐步操作手冊，包含疑難排解、回復與升級流程。
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引導事故回應流程：嚴重程度分級、狀態更新、緩解追蹤，以及無責事後檢討。
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產生部署前就緒檢查清單，涵蓋部署前、部署、部署後與回復觸發條件。
指導 Google Cloud Spanner 的執行個體與資料庫管理、結構定義設計、查詢與效能診斷。
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 |