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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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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| 字段 | 说明 |
|---|---|
| format | 格式标识（skill/v1） |
| skill_id | 技能唯一 ID |
| name | 技能名称 |
| version | 版本号 |
| description | 技能描述 |
| category | 所属分类（数组） |
| trigger_words | 触发词列表 |
| tags | 标签列表 |
| source | 来源标识 |
| source_url | 来源链接（本页地址） |
| exported_at | 导出时间（每次下载生成） |
| system_prompt | 系统提示词正文 |
| model_config | 模型参数：provider / model / temperature / max_tokens / top_p |
| examples | 示例 |
| install_guide | 各平台导入说明（Coze / Dify / Claude / 自定义框架） |
