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يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.
اقرأ SKILL.md وأي ملفات مرافقة يعرضها SkillsMP قبل أن تقرر التثبيت.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
يتجاوز الأمر المباشر Prompt المخصّص للمراجعة. افحص المصدر قبل تشغيله.
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill benchmarkيبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.
تفضّل نسخة محلية؟ نزّل الملفات المتاحة حاليًا لدى SkillsMP.
عرض SKILL.md
| name | benchmark |
| description | 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。 |
| origin | ECC |
ブラウザMCPを介してリアルブラウザメトリクスを測定：
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 < 800ms
3. 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
APIエンドポイントをベンチマーク：
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
開発フィードバックループを測定：
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
変更前後に実行して影響を測定：
/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
出力：
| Metric | Before | After | Delta | Verdict |
|--------|--------|-------|-------|---------|
| LCP | 1.2s | 1.4s | +200ms | WARNING: WARN |
| Bundle | 180KB | 175KB | -5KB | ✓ BETTER |
| Build | 12s | 14s | +2s | WARNING: WARN |
.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Transform Claude Code into a fully autonomous agent system with persistent memory, scheduled operations, computer use, and task queuing. Replaces standalone agent frameworks (Hermes, AutoGPT) by leveraging Claude Code's native crons, dispatch, MCP tools, and memory. Use when the user wants continuous autonomous operation, scheduled tasks, or a self-directing agent loop.
Fact-forcing gate that blocks Edit/Write/Bash (including MultiEdit) and demands concrete investigation (importers, data schemas, user instruction) before allowing the action. Measurably improves output quality by +2.25 points vs ungated agents.
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination. Use when capturing lessons from a session, managing instincts, or promoting them into skills, commands, or agents.