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canary-watch

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by Api.AirforcePrepends a system promptAI & Agent Building000 uses202,700

このスキルを使用して、デプロイメント、マージ、または依存関係アップグレード後にデプロイされたURLの回帰を監視します。

open-sourceclaude-codeai-agent-buildingaffaan-m
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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.

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name: canary-watch
description: このスキルを使用して、デプロイメント、マージ、または依存関係アップグレード後にデプロイされたURLの回帰を監視します。
origin: ECC
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# カナリアウォッチ — デプロイ後の監視

## 使用時期

- 本番またはステージングへのデプロイ後
- 危険なPRをマージした後
- 修正が実際に修正されたことを確認したい場合
- ローンチウィンドウ中の継続的監視
- 依存関係アップグレード後

## 動作方法

デプロイされたURLの回帰を監視します。停止されるか監視ウィンドウが期限切れになるまで、ループで実行されます。

### 監視内容

```
1. HTTPステータス — ページは200を返していますか?
2. コンソールエラー — 以前なかった新しいエラーはありますか?
3. ネットワークの障害 — 失敗したAPIコール、5xx応答?
4. パフォーマンス — LCP/CLS/INPの回帰対ベースライン?
5. コンテンツ — 主要な要素は消えましたか?(h1、nav、footer、CTA)
6. API健康 — 重要なエンドポイントはSLA内で応答していますか?
```

### 監視モード

**クイックチェック**(デフォルト):シングルパス、レポート結果
```
/canary-watch https://myapp.com
```

**継続監視**:N分ごとにM時間チェック
```
/canary-watch https://myapp.com --interval 5m --duration 2h
```

**差分モード**:ステージング対本番を比較
```
/canary-watch --compare https://staging.myapp.com https://myapp.com
```

### 警告しきい値

```yaml
critical:  # 即座の警告
  - HTTPステータス != 200
  - コンソールエラー数 > 5(新しいエラーのみ)
  - LCP > 4s
  - APIエンドポイントは5xxを返す

warning:   # レポートで報告
  - LCP ベースラインから > 500ms増加
  - CLS > 0.1
  - 新しいコンソール警告
  - レスポンス時間 > 2xベースライン

info:      # ログのみ
  - マイナーパフォーマンス分散
  - 新しいネットワークリクエスト(サードパーティスクリプトが追加された?)
```

### 通知

重大なしきい値を超えたとき:
- デスクトップ通知(macOS/Linux)
- オプション:Slack/Discord Webhook
- `~/.claude/canary-watch.log`にログ

## 出力

```markdown
## Canary Report — myapp.com — 2026-03-23 03:15 PST

### Status
- ✓ HTTP 200
- ✓ No critical errors
- ✓ LCP within SLA (1.8s)

### Diffs from Baseline
- CLS: 0.08 (↓ 0.02)
- Response: 245ms (↑ 12ms, OK)
- Network: 42 requests (↑ 3, investigate third-party?)
```

## 統合

- `/benchmark`とペアリングしてパフォーマンス比較
- `/browser-qa`とペアリングして完全なUIテスト
- CI/CDパイプラインに組み込んでオートメーション監視

Use this skill

Per request

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-a994c740-a052-4400-803f-f9c5f7391d87",
  "messages": [{ "role": "user", "content": "…" }]
}
Always on — no field to send

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 dashboard