Source profileQuality 66/100

affaan-m/ECC/docs/ja-JP/skills/benchmark/SKILL.md

benchmark

Use it for engineering tasks; the detail page covers purpose, installation, and practical steps.

Source repository stars
234,327
Declared platforms
0
Static risk flags
0
Last source update
2026-07-27
Source checked
2026-07-28

Decision brief

What it does—and where it fits

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。

Best for

    Not for

    • Tasks that require unconfirmed production actions or broad system permissions.
    • Environments where the pinned source and install steps cannot be inspected.

    Compatibility matrix

    Platform support, with evidence labels

    PlatformStatusEvidenceWhat to check
    CodexNot declaredNo explicit evidencePortability before use
    Claude CodeNot declaredNo explicit evidencePortability before use
    CursorNot declaredNo explicit evidencePortability before use
    Gemini CLINot declaredNo explicit evidencePortability before use
    Open the compatibility checker

    Installation

    Inspect first. Install second.

    The source command is displayed only when detected. A safe inspection prompt is always available so your agent can explain every action before execution.

    Source-detected install commandSource
    npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/benchmark"
    Safe inspection promptEditorial

    Inspect the Agent Skill "benchmark" from https://github.com/affaan-m/ECC/blob/4e973d3eaf92d97f8d2e2d8abb39d8bdc8711b38/docs/ja-JP/skills/benchmark/SKILL.md at commit 4e973d3eaf92d97f8d2e2d8abb39d8bdc8711b38. List every install step, command, network request, credential, file read/write, external action, and rollback step. Explain whether it fits my task. Do not install or execute anything until I approve.

    Workflow

    What the source asks the agent to do

    1. 01

      使用時期

      PR前後にパフォーマンスへの影響を測定

      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
    2. 02

      動作方法

      ブラウザMCPを介してリアルブラウザメトリクスを測定:

      ブラウザMCPを介してリアルブラウザメトリクスを測定:/benchmark baseline 現在のメトリクスを保存
    3. 03

      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:

      ブラウザMCPを介してリアルブラウザメトリクスを測定:

    Permission review

    Static risk signals and limitations

    No configured static risk pattern was detected

    This is not proof of safety. Runtime behavior, indirect dependencies, and hidden external systems are outside the static scan.

    Evidence record

    Why each signal appears

    EvidenceSourceComputedTestedEditorial
    SignalValueEvidence typeMeaning
    Quality score66/100ComputedDocumentation, specificity, maintenance, and trust rules
    Repository stars234,327SourceRepository attention, not individual Skill quality
    Compatibility0 platformsSourceDeclared in the catalog source record
    Usage guidecatalog recordEditorialGenerated or reviewed according to the visible evidence level

    Pinned source

    Provenance and original SKILL.md

    Repository
    affaan-m/ECC
    Skill path
    docs/ja-JP/skills/benchmark/SKILL.md
    Commit
    4e973d3eaf92d97f8d2e2d8abb39d8bdc8711b38
    License
    MIT
    Collected
    2026-07-28
    Default branch
    main
    View the original SKILL.md

    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

    Alternatives

    Compare before choosing