Menu
Use this skill to measure performance baselines, detect regressions before/after PRs, and compare stack alternatives.
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
Based on SOC occupation classification
キャプチャ、診断、抑制されたリカバリ、内省レポートを用いた、AI エージェント障害向けの体系的なセルフデバッグワークフローです。
リポジトリ認識の並列レビューパスを使用してスキル、コマンド、ルール、フック、その他を DAILY と LIBRARY のバケットに分類することで、特定のリポジトリ向けにエビデンスに基づく ECC インストールプランを構築します。フルバンドルをロードするのではなく、プロジェクトが実際に必要とするものに ECC をトリミングすべき場合に使用します。
対象リポジトリの既存の統合パターンに正確に合わせて新しい API コネクタやプロバイダを構築します。第二のアーキテクチャを発明することなく、もう一つの統合を追加する場合に使用します。
Write articles, guides, blog posts, tutorials, newsletter issues, and other long-form content in a distinctive voice derived from supplied examples or brand guidance. Use when the user wants polished written content longer than a paragraph, especially when voice consistency, structure, and credibility matter.
ECC 向けのエビデンスファーストな自動化インベントリと重複監査のワークフローです。何かを修正する前に、どのジョブ、フック、コネクタ、MCP サーバー、またはラッパーがライブ、壊れている、冗長、または欠落しているかをユーザーが知りたい場合に使用します。
CodeTour の `.tour` ファイルを作成します。実際のファイルと行のアンカーを持つペルソナ対象のステップバイステップウォークスルーです。オンボーディングツアー、アーキテクチャウォークスルー、PR ツアー、RCA ツアー、および構造化された「これがどのように動作するか説明して」というリクエストに使用します。
| name | benchmark |
| description | Use this skill to measure performance baselines, detect regressions before/after PRs, and compare stack alternatives. |
| origin | ECC |
ブラウザ MCP 経由で実際のブラウザメトリクスを測定します:
1. 各ターゲット URL に遷移
2. Core Web Vitals を測定:
- LCP (Largest Contentful Paint) — 目標 < 2.5s
- CLS (Cumulative Layout Shift) — 目標 < 0.1
- INP (Interaction to Next Paint) — 目標 < 200ms
- FCP (First Contentful Paint) — 目標 < 1.8s
- TTFB (Time to First Byte) — 目標 < 800ms
3. リソースサイズを測定:
- ページ総重量（目標 < 1MB）
- JS バンドルサイズ（目標 < 200KB gzipped）
- CSS サイズ
- 画像重量
- サードパーティスクリプトの重量
4. ネットワークリクエスト数をカウント
5. レンダリングブロッキングリソースをチェック
API エンドポイントのベンチマークを行います:
1. 各エンドポイントに100回アクセス
2. 測定: p50、p95、p99 レイテンシー
3. 追跡: レスポンスサイズ、ステータスコード
4. 負荷テスト: 10同時リクエスト
5. SLA 目標と比較
開発フィードバックループを測定します:
1. コールドビルド時間
2. ホットリロード時間（HMR）
3. テストスイートの実行時間
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します:
/benchmark baseline # 現在のメトリクスを保存
# ... 変更を実施 ...
/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 |
ベースラインは .ecc/benchmarks/ に JSON として保存されます。Git で追跡されるため、チームでベースラインを共有できます。
/benchmark compare を実行/canary-watch と組み合わせ/browser-qa と組み合わせ