소스 정보
- 저장소
- affaan-m/ECC
- 최근 소스 활동
- 2026년 5월 17일 06:31
- 감지된 SKILL.md 언어
- 일본어
- 스타
- 253,169
- 포크
- 37,976
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
SOC 직업 분류 기준
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill benchmark명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
| 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Transform Claude Code into a fully autonomous agent system with persistent memory, scheduled operations, computer use, and task queuing. Replaces standalone agent frameworks (Hermes, AutoGPT) by leveraging Claude Code's native crons, dispatch, MCP tools, and memory. Use when the user wants continuous autonomous operation, scheduled tasks, or a self-directing agent loop.
Fact-forcing gate that blocks Edit/Write/Bash (including MultiEdit) and demands concrete investigation (importers, data schemas, user instruction) before allowing the action. Measurably improves output quality by +2.25 points vs ungated agents.
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination. Use when capturing lessons from a session, managing instincts, or promoting them into skills, commands, or agents.