benchmark
Official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。
What this skill does
When applied, it prepends a system prompt before your request is sent — no extra calls and no change to how you are billed beyond the added tokens.
--- 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
Use this skill
Add a "skill" field with the skill’s ID to your chat completion request. It is applied server-side before your prompt is sent — no extra calls.
{
"model": "gpt-4o-mini",
"skill": "imp-1ba6f2be-df14-4381-8059-0fb7a0e9c455",
"messages": [{ "role": "user", "content": "…" }]
}Install the skill, enable it in your dashboard and (optionally) limit it to specific models. It then applies automatically to every matching request — with no "skill" field to send each time.
Set it up in your dashboardMore skills
Delegate coding work to Codex, Claude Code, or OpenCode as background workers; not simple edits or read-only code lookup.
Create, edit, audit, tidy, validate, or restructure AgentSkills and SKILL.md files.
Search and analyze your own session logs (older/parent conversations) using jq.
Create, view, edit, delete, search, move, or export Apple Notes via the memo CLI on macOS.
Diagnose OpenClaw Android, iOS, or macOS node pairing, QR/setup code, route, auth, and connection failures.
Set up and use 1Password CLI for sign-in, desktop integration, and reading or injecting secrets.
List, add, edit, complete, or delete Apple Reminders and reminder lists via remindctl.
Create, search, and manage Bear notes via grizzly CLI.