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canary-watch

Usa esta skill para monitorear y verificar una URL desplegada después de lanzamientos: revisa endpoints HTTP, streams SSE, activos estáticos, errores de consola y regresiones de rendimiento tras despliegues, merges o actualizaciones de dependencias. Verificación smoke / canary / post-deploy.

¿Qué es canary-watch?

Canary Watch es una skill de monitoreo post-despliegue diseñada para verificar automáticamente que una URL desplegada funcione correctamente después de lanzamientos, merges de PRs riesgosos o actualizaciones de dependencias. La skill ejecuta una serie de comprobaciones en un bucle hasta que se detiene o expira la ventana de monitoreo: verifica el estado HTTP (debe ser 200), detecta errores nuevos de consola, fallos de red (API calls fallidas, respuestas 5xx), regresiones de rendimiento (LCP, CLS, INP), desaparición de elementos clave del DOM (h1, nav, footer, CTA), salud de endpoints críticos, activos estáticos (JS, CSS, imágenes, fuentes) y streams SSE (que se conecten y reciban un heartbeat inicial). Soporta modos de verificación rápida (un solo pase), vigilancia sostenida (cada N minutos durante M horas) y modo diff para comparar staging vs producción. Cuando se cruza un umbral crítico, envía notificaciones de escritorio (macOS/Linux) y opcionalmente webhooks a Slack/Discord, registrando todo en un archivo de log. Es ideal para integrarse con /browser-qa como verificación pre-despliegue, como hook post git push, o en pipelines CI como GitHub Actions.

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

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Documentación

Canary Watch — Monitoreo Post-Despliegue

Cuándo Usarlo

  • Después de desplegar a producción o staging
  • Después de fusionar un PR riesgoso
  • Cuando quieras verificar que una corrección realmente funcionó
  • Monitoreo continuo durante una ventana de lanzamiento
  • Después de actualizar dependencias

Cómo Funciona

Monitorea una URL desplegada en busca de regresiones. Se ejecuta en un bucle hasta que se detiene o hasta que la ventana de monitoreo expira.

Qué Monitorea

1. Estado HTTP — ¿la página devuelve 200?
2. Errores de Consola — ¿errores nuevos que no estaban antes?
3. Fallos de Red — ¿llamadas API fallidas, respuestas 5xx?
4. Rendimiento — ¿regresión de LCP/CLS/INP respecto a la línea base?
5. Contenido — ¿desaparecieron elementos clave? (h1, nav, footer, CTA)
6. Salud de API — ¿los endpoints críticos responden dentro del SLA?
7. Activos Estáticos — ¿las solicitudes JS, CSS, imágenes y fuentes devuelven 2xx/3xx con tipos de contenido esperados?
8. Streams SSE — ¿los extremos event-stream se conectan y reciben un evento inicial o heartbeat?

Modos de Monitoreo

Verificación rápida (por defecto): pase único, reporta resultados

/canary-watch https://miapp.com

Vigilancia sostenida: revisa cada N minutos durante M horas

/canary-watch https://miapp.com --interval 5m --duration 2h

Modo diff: compara staging vs producción

/canary-watch --compare https://staging.miapp.com https://miapp.com

Umbrales de Alerta

critical:  # alerta inmediata
  - Estado HTTP != 200
  - Cantidad de errores de consola > 5 (solo errores nuevos)
  - LCP > 4s
  - Endpoint API devuelve 5xx
  - Activo estático devuelve 4xx/5xx
  - Endpoint SSE no puede conectar o se cae antes del primer heartbeat

warning:   # marcar en reporte
  - LCP aumentó > 500ms respecto a la línea base
  - CLS > 0.1
  - Nuevas advertencias de consola
  - Tiempo de respuesta > 2x la línea base
  - Tipo de contenido de activo estático cambió inesperadamente
  - Latencia del heartbeat SSE > 2x la línea base

info:      # solo registro
  - Variación menor de rendimiento
  - Nuevas solicitudes de red (¿scripts de terceros agregados?)

Notificaciones

Cuando se cruza un umbral crítico:

  • Notificación de escritorio (macOS/Linux)
  • Opcional: webhook de Slack/Discord
  • Registro en ~/.claude/canary-watch.log

Salida

## Reporte Canary — miapp.com — 2026-03-23 03:15 PST

### Estado: SALUDABLE ✓

| Verificación | Resultado | Línea Base | Delta |
|-------|--------|----------|-------|
| HTTP | 200 ✓ | 200 | — |
| Errores de consola | 0 ✓ | 0 | — |
| LCP | 1.8s ✓ | 1.6s | +200ms |
| CLS | 0.01 ✓ | 0.01 | — |
| API /health | 145ms ✓ | 120ms | +25ms |
| Activos estáticos | 42/42 ✓ | 42/42 | — |
| SSE /events | conectado ✓ | conectado | +80ms heartbeat |

### No se detectaron regresiones. El despliegue está limpio.

Integración

Combínalo con:

  • /browser-qa para verificación pre-despliegue
  • Hooks: agrégalo como hook PostToolUse en git push para verificar automáticamente después de despliegues
  • CI: ejecútalo en GitHub Actions después del paso de despliegue

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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