ソース情報
- リポジトリ
- CodySwannGT/lisa
- ソースの最終更新活動
- 2026年7月10日 13:59
- 検出された SKILL.md の言語
- 英語
- スター
- 3
- フォーク
- 3
インストール方法
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
ソースファイルを確認
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
メニュー
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/CodySwannGT/lisa --skill ops-performanceコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか?SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
This skill should be used for any non-trivial request — features, bugs, stories, epics, spikes, or multi-step tasks. It accepts a ticket URL (Jira, Linear, GitHub), a file path containing a spec, or a plain-text prompt. It assembles an agent team, breaks the work into structured tasks, and manages the full lifecycle from research through implementation, code review, deploy, and empirical verification.
any non-trivial request —…
This skill should be used for any non-trivial request — features, bugs, stories, epics, spikes, or multi-step tasks. It accepts a ticket URL (Jira, Linear, GitHub), a file path containing a spec, or a plain-text prompt. It assembles an agent team, breaks the work into structured tasks, and manages the full lifecycle from research through implementation, code review, deploy, and empirical verification.
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | ops-performance |
| description | Performance analysis for Expo +… |
| allowed-tools | ["Bash","Read"] |
Analyze application performance.
Argument: $ARGUMENTS — analysis type (lighthouse, bundle, k6, all; default: all) and optional target environment
.)${BACKEND_DIR:-../backend-v2} — set BACKEND_DIR in .claude/settings.local.json if your backend is elsewherepackage.json for lighthouse:check, export:web, analyze:bundle scriptspackage.json for k6:* scriptse2e/constants.ts or .env.* files for environment URLsnpx lighthouse http://localhost:8081 \
--output=json \
--output-path=./lighthouse-local.json \
--chrome-flags='--headless --no-sandbox'
Discover frontend URLs from e2e/constants.ts or .env.* files:
npx lighthouse https://{env_url} \
--output=json \
--output-path=./lighthouse-{env}.json \
--chrome-flags='--headless --no-sandbox'
bun run lighthouse:check
cat lighthouse-{env}.json | jq '{
performance: .categories.performance.score,
accessibility: .categories.accessibility.score,
bestPractices: .categories["best-practices"].score,
seo: .categories.seo.score,
fcp: .audits["first-contentful-paint"].displayValue,
lcp: .audits["largest-contentful-paint"].displayValue,
tbt: .audits["total-blocking-time"].displayValue,
cls: .audits["cumulative-layout-shift"].displayValue,
si: .audits["speed-index"].displayValue
}'
bun run export:web && bun run analyze:bundle
bun run export:web
echo "=== Total Bundle Size ==="
du -sh dist/
echo ""
echo "=== Largest JS Files ==="
find dist -name "*.js" -exec ls -lhS {} + 2>/dev/null | head -20
Discover available k6 scripts from the backend package.json (matching k6:*).
cd "${BACKEND_DIR:-../backend-v2}"
bun run k6:smoke
cd "${BACKEND_DIR:-../backend-v2}"
bun run k6:load
cd "${BACKEND_DIR:-../backend-v2}"
bun run k6:stress
cd "${BACKEND_DIR:-../backend-v2}"
bun run k6:spike
cd "${BACKEND_DIR:-../backend-v2}"
bun run k6:docker:smoke
bun run k6:docker:load
| Metric | Score | Rating |
|---|---|---|
| Performance | 0.85 | GOOD |
| Accessibility | 0.92 | GOOD |
| Best Practices | 0.88 | GOOD |
| SEO | 0.95 | GOOD |
| Metric | Value | Threshold | Status |
|---|---|---|---|
| FCP (First Contentful Paint) | 1.2s | < 1.8s | PASS |
| LCP (Largest Contentful Paint) | 2.1s | < 2.5s | PASS |
| TBT (Total Blocking Time) | 150ms | < 200ms | PASS |
| CLS (Cumulative Layout Shift) | 0.05 | < 0.1 | PASS |
| Category | Size | Notes |
|---|---|---|
| Total dist/ | 4.2 MB | |
| Largest chunk | 1.1 MB | vendor.js |
| Metric | Value |
|---|---|
| Requests/sec | 450 |
| Avg response time | 120ms |
| p95 response time | 350ms |
| Error rate | 0.1% |
Include recommendations for any metrics that fall below thresholds.