Performance Benchmark

Измеряйте веб-виталы, задержки API и время сборки с помощью навыка Benchmark Claude Code Skill. Обнаруживайте регрессии и оптимизируйте свой стек до развертывания.

Аналитика и мониторинг ★ 172,650 GitHub (172,650 ★)

Навык Performance Benchmark предоставляет комплексный набор инструментов для количественной оценки здоровья приложения на веб-страницах, конечных точках API и конвейерах разработки сборок. Автоматизируя измерение Core Web Vitals, распределения задержек API и циклов обратной связи CI/CD, он позволяет разработчикам принимать решения на основе данных в течение жизненного цикла разработки. Навык позволяет хранить базовые показатели локально в вашем репозитории, что упрощает выполнение сравнений «до и после» для предотвращения регрессий производительности до того, как они попадут в продакшн.

Ключевые возможности

01Анализ цикла разработки, включая время сборки, HMR и длительность тестов

02Автоматическое обнаружение регрессий с отчетами для сравнения бок о бок

03Сравнительный анализ задержек API с метриками распределения p50, p95 и p99

04Хранение базовых показателей, отслеживаемых Git, в .ecc/benchmarks/ для совместной работы команды

05Комплексное измерение Web Vitals (LCP, CLS, INP, FCP, TTFB)

06172 650 звёзд на GitHub

Варианты использования

01Сравнение альтернативных инструментов сборки путём измерения скорости холодной сборки и горячей перезагрузки

02Сравнительный анализ конечных точек API под нагрузкой для обеспечения соответствия установленным целям SLA

03Обнаружение регрессий производительности в Web Vitals или размере бандла перед слиянием pull request

name	benchmark
description	Use this skill to measure performance baselines, detect regressions before/after PRs, and compare stack alternatives.
origin	ECC

Benchmark — Performance Baseline & Regression Detection

When to Use

Before and after a PR to measure performance impact
Setting up performance baselines for a project
When users report "it feels slow"
Before a launch — ensure you meet performance targets
Comparing your stack against alternatives

How It Works

Mode 1: Page Performance

Measures real browser metrics via browser MCP:

1. Navigate to each target URL
2. Measure Core Web Vitals:
   - LCP (Largest Contentful Paint) — target < 2.5s
   - CLS (Cumulative Layout Shift) — target < 0.1
   - INP (Interaction to Next Paint) — target < 200ms
   - FCP (First Contentful Paint) — target < 1.8s
   - TTFB (Time to First Byte) — target < 800ms
3. Measure resource sizes:
   - Total page weight (target < 1MB)
   - JS bundle size (target < 200KB gzipped)
   - CSS size
   - Image weight
   - Third-party script weight
4. Count network requests
5. Check for render-blocking resources

Mode 2: API Performance

Benchmarks API endpoints:

1. Hit each endpoint 100 times
2. Measure: p50, p95, p99 latency
3. Track: response size, status codes
4. Test under load: 10 concurrent requests
5. Compare against SLA targets

Mode 3: Build Performance

Measures development feedback loop:

1. Cold build time
2. Hot reload time (HMR)
3. Test suite duration
4. TypeScript check time
5. Lint time
6. Docker build time

Mode 4: Before/After Comparison

Run before and after a change to measure impact:

/benchmark baseline    # saves current metrics
# ... make changes ...
/benchmark compare     # compares against baseline

Output:

| Metric | Before | After | Delta | Verdict |
|--------|--------|-------|-------|---------|
| LCP | 1.2s | 1.4s | +200ms | WARNING: WARN |
| Bundle | 180KB | 175KB | -5KB | ✓ BETTER |
| Build | 12s | 14s | +2s | WARNING: WARN |

Output

Stores baselines in .ecc/benchmarks/ as JSON. Git-tracked so the team shares baselines.

Integration

CI: run /benchmark compare on every PR
Pair with /canary-watch for post-deploy monitoring
Pair with /browser-qa for full pre-ship checklist

🧪 Что это

Performance Benchmark — это инструмент для замера производительности фронтенда, бэкенд-API и сборочных процессов. Он помогает выявлять регрессии до и после PR, фиксировать baseline проекта и проверять, укладывается ли стек в целевые показатели (например, LCP < 2.5 с или размер JS-бандла < 200 КБ).

Скилл подходит командам, которые хотят автоматизировать performance-тестирование в CI/CD и не пропустить момент, когда «стало медленнее».

⚙️ Как работает

Скилл поддерживает четыре режима работы, каждый запускается своей командой или сценарием.

Режим 1: Page Performance (страницы)

Через browser MCP скилл открывает указанные URL и собирает Core Web Vitals, а также объём ресурсов:

LCP (крупнейшая отрисовка контента) — цель < 2.5 с
CLS (сдвиг макета) — < 0.1
INP (отзывчивость на взаимодействие) — < 200 мс
FCP (первая отрисовка контента) — < 1.8 с
TTFB (время до первого байта) — < 800 мс
Полный вес страницы (target < 1 МБ), JS (gzip < 200 КБ), CSS, изображения, скрипты третьих сторон
Количество сетевых запросов и блокирующие рендеринг ресурсы

Режим 2: API Performance (эндпоинты)

Для каждого API-эндпоинта выполняется 100 запросов, замеряются перцентили задержки:

p50, p95, p99 latency
Размер ответа, коды статусов
Тест под нагрузкой: 10 одновременных запросов
Сравнение с целевыми SLA (соглашение об уровне обслуживания)

Режим 3: Build Performance (сборка)

Измеряет этапы разработческого цикла:

Холодная сборка (cold build)
Горячая перезагрузка (HMR — Hot Module Replacement)
Продолжительность тестового набора
Время проверки TypeScript
Время линтинга
Время сборки Docker-образа

Режим 4: Before/After Comparison (до/после)

Сценарий для оценки влияния изменений в коде:

/benchmark baseline    # сохраняет текущие метрики
# ... внесение правок ...
/benchmark compare     # сравнивает с сохранённым baseline

Результат — таблица с колонками: Метрика, До, После, Дельта, Вердикт (✓ BETTER / WARNING / REGRESSION).

Хранение результатов

Все baseline сохраняются в каталоге .ecc/benchmarks/ в формате JSON. Файлы отслеживаются Git, поэтому вся команда использует единые эталоны.

📌 Когда использовать

Перед и после PR — чтобы убедиться, что изменения не сломали скорость
При настройке performance-тестов на новом проекте
Когда пользователи жалуются «тормозит» — объективные цифры вместо догадок
Перед релизом — проверка, достигнуты ли целевые метрики
При сравнении альтернатив (например, фреймворк А против фреймворка Б)

⚠️ Важно знать

Для работы требуется browser MCP (режим страниц).
В CI рекомендуется запускать /benchmark compare на каждый PR (интеграция с пайплайном).
Хорошо сочетается со скиллами /canary-watch (мониторинг после деплоя) и /browser-qa (полный пре-релизный чеклист).
Baseline'ы привязаны к окружению — при смене хост-машины или браузера метрики могут отличаться, поэтому важно пересоздавать baseline на стабильном CI-окружении.

Установите одной командой.

npx skillfish add affaan-m/everything-claude-code benchmark

Источник: https://mcpmarket.com/tools/skills/performance-benchmark