docs/ja-JP/skills/benchmark/SKILL.md
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。
npx skillsauth add affaan-m/everything-claude-code benchmarkInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
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tools
Query live GPU inventory, submit an authenticated Itô fixed-rate RFQ, inspect RFQ or procurement status, revoke device credentials, and run explicitly gated node qualification through the separately installed canonical CLI. Use when a user asks to find H100/H200 capacity, request a fixed compute rate, check Itô compute status, validate GPU nodes, revoke Itô access, or rent or purchase GPU compute and needs the supported boundary explained.
testing
Agent-driven scheduling and publishing of social media posts across 13 platforms via SocialClaw. Use when the user wants to publish to X, LinkedIn, Instagram, Facebook Pages, TikTok, Discord, Telegram, YouTube, Reddit, WordPress, or Pinterest — or when managing campaigns, uploading media, or monitoring post delivery status.
development
LLM APIの使用量のコスト最適化パターン — タスクの複雑さによるモデルルーティング、予算追跡、リトライロジック、プロンプトキャッシング。
tools
Use this skill when retrieving Jira tickets, analyzing requirements, updating ticket status, adding comments, or transitioning issues. Provides Jira API patterns via MCP or direct REST calls.