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
Set up and use 1Password CLI for sign-in, desktop integration, and reading or injecting secrets.
Create, view, edit, delete, search, move, or export Apple Notes via the memo CLI on macOS.
List, add, edit, complete, or delete Apple Reminders and reminder lists via remindctl.
Create, search, and manage Bear notes via grizzly CLI.
Monitor blogs and RSS/Atom feeds for updates using the blogwatcher CLI.
BluOS CLI (blu) for discovery, playback, grouping, and volume.
Capture frames or clips from RTSP/ONVIF cameras.
Search, install, update, sync, or publish agent skills with the ClawHub CLI and registry.