Skills Plugins MCP Prompt Model 博客 我的中心

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。

DeepseekModel キュレーション済みスキル 品質 優秀 · 90 v1.0.0

取得

https://deepseekmodel.com/api/download.php?id=affaan-m-ecc-docs-ja-jp-skills-benchmark-skill-md&format=skill
ダウンロード .skill 標準形式。system_prompt と model_config を収録し、任意の Agent で利用可能
.skill ファイルの system_prompt フィールドの実際の内容。
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
このスキルを起動するキーワード。クリックでコピーできます。

このスキルにはトリガーワードがありません。

ダウンロードした .skill に含まれるフィールド。
フィールド 説明
formatフォーマット識別子(skill/v1)
skill_idスキル固有 ID
nameスキル名
versionバージョン
description説明
categoryカテゴリ(配列)
trigger_wordsトリガーワード
tagsタグ
sourceソース
source_urlソース URL(本ページ)
exported_atエクスポート日時(ダウンロード毎)
system_promptシステムプロンプト本文
model_configモデル設定:provider / model / temperature / max_tokens / top_p
examplesサンプル
install_guide各プラットフォームの導入説明(Coze / Dify / Claude / カスタム)
同じスキルを各プラットフォーム形式で出力できます。
.skill 標準形式。system_prompt と model_config を収録し、任意の Agent で利用可能 ダウンロード
.skillpro 拡張形式。scripts / tools / dependencies / hooks を含む ダウンロード
.json 純粋な JSON 出力。system_prompt とモデル設定のみ ダウンロード
Coze frontmatter 付き Markdown。Coze へのインポート用 ダウンロード
Dify Dify DSL。アプリ作成後にそのままインポート ダウンロード

每日精选 Skill 推荐,免费送到你邮箱

输入邮箱,每天接收一个精选 AI Agent 技能推荐。完全免费,持续更新。

提交后我们会发送一封确认邮件,点击邮件里的链接才会开始收信。

完全免费,取消任意时间。我们不会发送垃圾邮件。