benchmark
コードのパフォーマンスベースラインを計測し、PR前後のリグレッション検出やスタック代替案の比較に活用できるスキルです。
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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。
SKILL.md 本文
ベンチマーク — パフォーマンスベースラインと回帰検出
ユースケース
- PR前後の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確立
- ユーザーからの「遅くなった感じがする」というフィードバック時
- リリース前にパフォーマンス目標を達成していることを確認
- 異なるテックスタックのパフォーマンスを比較
動作原理
モード 1：ページパフォーマンス
ブラウザ MCP を通じて実際のブラウザメトリクスを測定：
1. 各ターゲット URL へナビゲート
2. Core Web Vitals を測定：
- LCP（最大コンテントフルペイント）— 目標 < 2.5 秒
- CLS（累積レイアウトシフト）— 目標 < 0.1
- INP（次のペイントへのインタラクション）— 目標 < 200 ミリ秒
- FCP（最初のコンテントフルペイント）— 目標 < 1.8 秒
- TTFB（最初のバイトまでの時間）— 目標 < 800 ミリ秒
3. リソースサイズを測定：
- ページの総容量（目標 < 1MB）
- JS バンドルサイズ（目標 < 200KB gzip 圧縮後）
- CSS サイズ
- 画像容量
- サードパーティスクリプト容量
4. ネットワークリクエスト数を統計
5. レンダリングをブロックするリソースをチェック
モード 2：API パフォーマンス
API エンドポイントのベンチマークテスト：
1. 各エンドポイントに 100 回リクエスト
2. 測定：p50、p95、p99 レイテンシ
3. 追跡：レスポンスサイズ、ステータスコード
4. ロードテスト：10 個の並行リクエスト
5. SLA 目標と比較
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の効率を測定：
1. コールドビルド時間
2. ホットリロード時間（HMR）
3. テストスイート実行時間
4. TypeScript チェック時間
5. コード検査時間
6. Docker ビルド時間
モード 4：前後比較
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
# ... 変更を実施 ...
/benchmark compare # ベースラインと比較
出力結果：
| Metric | Before | After | Delta | Verdict |
|--------|--------|-------|-------|---------|
| LCP | 1.2s | 1.4s | +200ms | WARNING: WARN |
| Bundle | 180KB | 175KB | -5KB | ✓ BETTER |
| Build | 12s | 14s | +2s | WARNING: WARN |
出力
ベースラインデータを JSON 形式で .ecc/benchmarks/ に保存します。Git で追跡可能なため、チーム間でベースラインを共有できます。
統合
- CI：すべての PR で
/benchmark compareを実行 /canary-watchと組み合わせてデプロイ後の監視を実施/browser-qaと組み合わせてリリース前の完全なチェックリストを実施
ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- affaan-m
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/affaan-m/everything-claude-code / ライセンス: MIT
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