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Canary-Watch – Post-Deploy Monitoring

Überwacht und verifiziert eine bereitgestellte URL nach Releases – prüft HTTP-Endpunkte, SSE-Streams, statische Assets, Konsolenfehler und Performance-Regressionen nach Deployments, Merges oder Abhängigkeitsupdates. Rauchtest / Canary / Post-Deploy-Verifikation.

Was ist Canary-Watch – Post-Deploy Monitoring?

Canary-Watch ist ein Skill für KI-Agenten (z. B. Claude Code, Cursor), der nach Deployments automatisch Regressionen auf einer bereitgestellten URL erkennt. Er führt HTTP-Statusprüfungen, Konsolenfehleranalysen, Netzwerkfehlererkennung, Performance-Messungen (LCP, CLS, INP), Inhaltsprüfungen, API-Health-Checks, statische Asset-Verifikation sowie SSE-Heartbeat-Tests durch. Der Skill unterstützt drei Modi: Quick Check (einmaliger Durchlauf), Sustained Watch (z. B. alle 5 Minuten für 2 Stunden) und Diff-Modus (Vergleich von Staging vs. Produktion). Kritische Schwellwerte lösen sofortige Benachrichtigungen aus (Desktop-Benachrichtigung, optionale Slack-/Discord-Webhooks), während Warnungen und Hinweise in einem detaillierten Canary-Report festgehalten werden. Die Integration erfolgt über PostToolUse-Hooks bei `git push`, als CI-Schritt in GitHub Actions oder gemeinsam mit `/browser-qa` für Pre-Deploy-Checks. Der Skill läuft in einer Schleife, bis er gestoppt wird oder das Überwachungsfenster abläuft, und protokolliert alles in `~/.claude/canary-watch.log`.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/canary-watch

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Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

Canary Watch – Post-Deploy Monitoring

Wann verwenden

  • Nach dem Deployment auf Produktion oder Staging
  • Nach dem Mergen eines riskanten PRs
  • Wenn du überprüfen möchtest, ob eine Behebung tatsächlich funktioniert hat
  • Während eines Launch-Fensters zur kontinuierlichen Überwachung
  • Nach Abhängigkeitsupgrades

Funktionsweise

Überwacht eine bereitgestellte URL auf Regressionen. Läuft in einer Schleife, bis sie gestoppt wird oder das Überwachungsfenster abläuft.

Was wird überwacht

1. HTTP-Status – Liefert die Seite 200?
2. Konsolenfehler – Neue Fehler, die vorher nicht da waren?
3. Netzwerkfehler – Fehlgeschlagene API-Aufrufe, 5xx-Antworten?
4. Performance – LCP/CLS/INP-Regression im Vergleich zur Baseline?
5. Inhalt – Sind wichtige Elemente verschwunden? (h1, nav, footer, CTA)
6. API-Health – Antworten kritische Endpunkte innerhalb des SLA?
7. Statische Assets – Liefern JS-, CSS-, Bild- und Schrift-Anfragen 2xx/3xx mit erwarteten Content-Typen zurück?
8. SSE-Streams – Können Event-Stream-Endpunkte eine Verbindung herstellen und ein erstes Ereignis oder einen Heartbeat empfangen?

Überwachungsmodi

Schnellcheck (Standard): Einmaliger Durchlauf, melde Ergebnisse

/canary-watch https://myapp.com

Dauerbeobachtung: Prüfe alle N Minuten für M Stunden

/canary-watch https://myapp.com --intervall 5m --dauer 2h

Diff-Modus: Vergleiche Staging mit Produktion

/canary-watch --vergleiche https://staging.myapp.com https://myapp.com

Alarm-Schwellwerte

kritisch:  # sofortige Benachrichtigung
  - HTTP-Status != 200
  - Konsolenfehleranzahl > 5 (nur neue Fehler)
  - LCP > 4s
  - API-Endpunkt gibt 5xx zurück
  - Statisches Asset gibt 4xx/5xx zurück
  - SSE-Endpunkt kann keine Verbindung herstellen oder Verbindung fällt vor erstem Heartbeat ab

warnung:   # im Bericht markieren
  - LCP-Anstieg > 500ms gegenüber Baseline
  - CLS > 0.1
  - Neue Konsolenwarnungen
  - Antwortzeit > 2x Baseline
  - Content-Typ eines statischen Assets hat sich unerwartet geändert
  - SSE-Heartbeat-Latenz > 2x Baseline

info:      # nur protokollieren
  - Geringe Performance-Abweichung
  - Neue Netzwerkanfragen (wurden Drittanbieter-Skripte hinzugefügt?)

Benachrichtigungen

Wenn ein kritischer Schwellwert überschritten wird:

  • Desktop-Benachrichtigung (macOS/Linux)
  • Optional: Slack/Discord-Webhook
  • Loggen in ~/.claude/canary-watch.log

Ausgabe

## Canary-Bericht – myapp.com – 2026-03-23 03:15 PST

### Status: GESUND ✓

| Prüfung | Ergebnis | Baseline | Differenz |
|---------|----------|----------|-----------|
| HTTP | 200 ✓ | 200 | — |
| Konsolenfehler | 0 ✓ | 0 | — |
| LCP | 1,8s ✓ | 1,6s | +200ms |
| CLS | 0,01 ✓ | 0,01 | — |
| API /health | 145ms ✓ | 120ms | +25ms |
| Stat. Assets | 42/42 ✓ | 42/42 | — |
| SSE /events | verbunden ✓ | verbunden | +80ms Heartbeat |

### Keine Regressionen erkannt. Deployment ist sauber.

Integration

Kombinierbar mit:

  • /browser-qa für Pre-Deploy-Verifikation
  • Hooks: Als PostToolUse-Hook bei git push hinzufügen, um nach Deployments automatisch zu prüfen
  • CI: In GitHub Actions nach dem Deployment-Schritt ausführen

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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