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benchmark

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。

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https://deepseekmodel.com/api/download.php?id=affaan-m-ecc-docs-ja-jp-skills-benchmark-skill-md&format=skill
Download .skill Standard format with system_prompt and model_config, ready for any agent framework
The actual content of the system_prompt field in the .skill file.
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 ベンチマーク — パフォーマンスベースラインと回帰検出 使用時期 PR前後にパフォーマンスへの影響を測定 プロジェクトのパフォーマンスベースラインを設定 ユーザーが「遅く感じる」と報告したとき ローンチ前 — パフォーマンスターゲットを満たしていることを確認 スタックを代替案と比較 動作方法 モード1:ページパフォーマンス 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 モード2:APIパフォーマンス 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 モード3:ビルドパフォーマンス 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 モード4:前後の比較 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 | 出力 .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。 統合 CI:すべてのPRで /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
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Field Description
formatFormat tag (skill/v1)
skill_idUnique skill ID
nameSkill name
versionVersion
descriptionDescription
categoryCategories (array)
trigger_wordsTrigger words
tagsTags
sourceSource
source_urlSource URL (this page)
exported_atExported at (set per download)
system_promptSystem prompt body
model_configModel config: provider / model / temperature / max_tokens / top_p
examplesExamples
install_guideImport guide for Coze / Dify / Claude / custom frameworks
The same skill can be exported in different platform formats.
.skill Standard format with system_prompt and model_config, ready for any agent framework Download
.skillpro Enhanced format with scripts, tools, dependencies and hooks Download
.json Plain JSON export with system_prompt and model parameters only Download
Coze Markdown with frontmatter, for Coze platform import Download
Dify Dify DSL, import directly after creating an app Download

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