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Use this skill to measure performance baselines, detect regressions before/after PRs, and compare stack alternatives.
Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.
Basé sur la classification professionnelle SOC
| 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。