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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.
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/mturac/everything-openai-codex --skill benchmarkيبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.
تفضّل نسخة محلية؟ نزّل الملفات المتاحة حاليًا لدى SkillsMP.
Use this skill to monitor and verify a deployed URL or public OSS launch surface after releases — checks HTTP endpoints, SSE streams, static assets, console errors, performance regressions, PR queue health, maintainer feedback, and listing-review blockers after deploys, merges, submissions, or dependency upgrades. Smoke / canary / post-deploy / PR-watch verification.
Build reputation-safe open-source marketing from verifiable project evidence, not hype, spam, or repeated public pings. Use for launch copy, directory targeting, community posts, proof packets, and maintainer-facing positioning.
Turn public launch, directory, community, or list rejections into repo fixes and better proof without arguing, spamming, or resubmitting blindly. Use after Hacker News, Product Hunt, GitHub list PR, marketplace, or community rejection.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
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