docs/ja-JP/skills/canary-watch/SKILL.md
このスキルを使用して、デプロイメント、マージ、または依存関係アップグレード後にデプロイされたURLの回帰を監視します。
npx skillsauth add affaan-m/everything-claude-code canary-watchInstall 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.
デプロイされたURLの回帰を監視します。停止されるか監視ウィンドウが期限切れになるまで、ループで実行されます。
1. HTTPステータス — ページは200を返していますか?
2. コンソールエラー — 以前なかった新しいエラーはありますか?
3. ネットワークの障害 — 失敗したAPIコール、5xx応答?
4. パフォーマンス — LCP/CLS/INPの回帰対ベースライン?
5. コンテンツ — 主要な要素は消えましたか?(h1、nav、footer、CTA)
6. API健康 — 重要なエンドポイントはSLA内で応答していますか?
クイックチェック(デフォルト):シングルパス、レポート結果
/canary-watch https://myapp.com
継続監視:N分ごとにM時間チェック
/canary-watch https://myapp.com --interval 5m --duration 2h
差分モード:ステージング対本番を比較
/canary-watch --compare https://staging.myapp.com https://myapp.com
critical: # 即座の警告
- HTTPステータス != 200
- コンソールエラー数 > 5(新しいエラーのみ)
- LCP > 4s
- APIエンドポイントは5xxを返す
warning: # レポートで報告
- LCP ベースラインから > 500ms増加
- CLS > 0.1
- 新しいコンソール警告
- レスポンス時間 > 2xベースライン
info: # ログのみ
- マイナーパフォーマンス分散
- 新しいネットワークリクエスト(サードパーティスクリプトが追加された?)
重大なしきい値を超えたとき:
~/.claude/canary-watch.logにログ## Canary Report — myapp.com — 2026-03-23 03:15 PST
### Status
- ✓ HTTP 200
- ✓ No critical errors
- ✓ LCP within SLA (1.8s)
### Diffs from Baseline
- CLS: 0.08 (↓ 0.02)
- Response: 245ms (↑ 12ms, OK)
- Network: 42 requests (↑ 3, investigate third-party?)
/benchmarkとペアリングしてパフォーマンス比較/browser-qaとペアリングして完全なUIテストdevelopment
Share durable, inspectable context and handoffs between Claude, Codex, Hermes, Cursor, OpenCode, and other agents through the local ECC Memory Vault. Use when an agent must save work state, transfer context, resume another agent's task, or search shared project knowledge.
development
Use when multiple consumers and providers must evolve an API or event schema without field drift, integration surprises, or one side silently redefining the interface.
tools
Query live GPU inventory, submit an authenticated Itô fixed-rate RFQ, inspect RFQ or procurement status, 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, or validate GPU nodes.
data-ai
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.