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Le prompt qui vérifie d'abord la source est sélectionné par défaut. Vous pouvez passer à une commande directe ou télécharger une copie locale.
Lisez SKILL.md et les fichiers associés affichés par SkillsMP avant de décider de l'installer.
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.
Une commande directe contourne le prompt de vérification. Examinez la source avant de l'exécuter.
npx skills add https://github.com/mturac/everything-openai-codex --skill benchmarkLa commande reste sur une seule ligne. Faites défiler horizontalement pour la vérifier avant de la copier.
Vous préférez une copie locale ? Téléchargez les fichiers actuellement disponibles dans SkillsMP.
Affichage de SKILL.md
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.
Basé sur la classification professionnelle SOC
| name | benchmark |
| description | 使用此技能测量性能基线，检测PR前后的回归，并比较堆栈替代方案。 |
| origin | ecc |
通过浏览器 MCP 测量真实浏览器指标：
1. 导航至每个目标 URL
2. 测量核心网页指标：
- LCP（最大内容绘制）— 目标 < 2.5 秒
- CLS（累积布局偏移）— 目标 < 0.1
- INP（与下一次绘制的交互）— 目标 < 200 毫秒
- FCP（首次内容绘制）— 目标 < 1.8 秒
- TTFB（首字节时间）— 目标 < 800 毫秒
3. 测量资源大小：
- 页面总重量（目标 < 1MB）
- JS 包大小（目标 < 200KB gzip 压缩后）
- CSS 大小
- 图片重量
- 第三方脚本重量
4. 统计网络请求数量
5. 检查阻塞渲染的资源
对 API 端点进行基准测试：
1. 每个端点请求 100 次
2. 测量：p50、p95、p99 延迟
3. 追踪：响应大小、状态码
4. 负载测试：10 个并发请求
5. 与 SLA 目标进行对比
测量开发反馈循环效率：
1. 冷构建时间
2. 热重载时间 (HMR)
3. 测试套件执行时间
4. TypeScript 检查时间
5. 代码检查时间
6. Docker 构建时间
在变更前后运行以测量影响：
/benchmark baseline # 保存当前指标
# ... 进行更改 ...
/benchmark compare # 与基线进行比较
输出结果：
| Metric | Before | After | Delta | Verdict |
|--------|--------|-------|-------|---------|
| LCP | 1.2s | 1.4s | +200ms | WARNING: WARN |
| Bundle | 180KB | 175KB | -5KB | ✓ BETTER |
| Build | 12s | 14s | +2s | WARNING: WARN |
将基线数据以 JSON 格式存储在 .ecc/benchmarks/ 中。通过 Git 追踪，便于团队共享基线。
/benchmark compare/canary-watch 进行部署后监控/browser-qa 完成发布前完整检查清单