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benchmark

使用此技能测量性能基线,检测PR前后的回归,并比较堆栈替代方案。

DeepseekModel 官方收录技能 质量 优秀 · 90 v1.0.0

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.skill 文件中 system_prompt 字段的实际内容。
name benchmark description 使用此技能测量性能基线,检测PR前后的回归,并比较堆栈替代方案。 origin ECC 基准测试 — 性能基线及回归检测 使用场景 在 PR 前后测量性能影响 为项目建立性能基线 用户反馈"感觉变慢"时 发布前确保达到性能目标 对比不同技术栈的性能表现 工作原理 模式 1:页面性能 通过浏览器 MCP 测量真实浏览器指标: 1. 导航至每个目标 URL 2. 测量核心网页指标: - LCP(最大内容绘制)— 目标 < 2.5 秒 - CLS(累积布局偏移)— 目标 < 0.1 - INP(与下一次绘制的交互)— 目标 < 200 毫秒 - FCP(首次内容绘制)— 目标 < 1.8 秒 - TTFB(首字节时间)— 目标 < 800 毫秒 3. 测量资源大小: - 页面总重量(目标 < 1MB) - JS 包大小(目标 < 200KB gzip 压缩后) - CSS 大小 - 图片重量 - 第三方脚本重量 4. 统计网络请求数量 5. 检查阻塞渲染的资源 模式 2:API 性能 对 API 端点进行基准测试: 1. 每个端点请求 100 次 2. 测量:p50、p95、p99 延迟 3. 追踪:响应大小、状态码 4. 负载测试:10 个并发请求 5. 与 SLA 目标进行对比 模式 3:构建性能 测量开发反馈循环效率: 1. 冷构建时间 2. 热重载时间 (HMR) 3. 测试套件执行时间 4. TypeScript 检查时间 5. 代码检查时间 6. Docker 构建时间 模式 4:前后对比 在变更前后运行以测量影响: /benchmark baseline # 保存当前指标 # ... 进行更改 ... /benchmark compare # 与基线进行比较 输出结果: | Metric | Before | After | Delta | Verdict | |--------|--------|-------|-------|---------| | LCP | 1.2s | 1.4s | +200ms | WARNING: WARN | | Bundle | 180KB | 175KB | -5KB | ✓ BETTER | | Build | 12s | 14s | +2s | WARNING: WARN | 输出 将基线数据以 JSON 格式存储在 .ecc/benchmarks/ 中。通过 Git 追踪,便于团队共享基线。 集成 CI:在每个 PR 上运行 /benchmark compare 配合 /canary-watch 进行部署后监控 配合 /browser-qa 完成发布前完整检查清单
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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)
同一份技能可按不同平台格式导出。
.skill 标准格式,含 system_prompt 与 model_config,导入任意 Agent 框架即可使用 下载
.skillpro 增强格式,额外含脚本 / 工具 / 依赖 / 钩子占位 下载
.json 纯 JSON 导出,只含 system_prompt 与模型参数 下载
Coze 带 frontmatter 的 Markdown,Coze 平台导入用 下载
Dify Dify DSL,创建应用后直接导入 下载

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