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benchmark

Utiliza esta habilidad para medir líneas base de rendimiento, detectar regresiones antes/después de PRs y comparar alternativas de stack.

¿Qué es benchmark?

La habilidad 'benchmark' está diseñada para desarrolladores que utilizan agentes de IA como Claude Code, Cursor o Codex, y necesitan medir y monitorear el rendimiento de sus aplicaciones de manera sistemática. Esta herramienta permite realizar evaluaciones comparativas en cuatro modos principales: rendimiento de página (métricas reales del navegador como LCP, CLS, INP), rendimiento de API (latencia p50/p95/p99 bajo carga), rendimiento de compilación (tiempos de build, HMR, pruebas) y comparaciones antes/después para detectar regresiones tras cambios en el código. Su utilidad principal es establecer líneas base de rendimiento que todo el equipo pueda compartir mediante archivos JSON almacenados en `.ecc/benchmarks/`, y que pueden integrarse en CI para verificar automáticamente cada PR. Al combinarse con otras habilidades como `canary-watch` o `browser-qa`, proporciona un flujo completo para garantizar que los cambios no degraden la experiencia del usuario final.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/benchmark

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Documentación

Benchmark — Línea Base de Rendimiento y Detección de Regresiones

Cuándo Usarlo

  • Antes y después de un PR para medir el impacto en el rendimiento
  • Configurar líneas base de rendimiento para un proyecto
  • Cuando los usuarios reportan "se siente lento"
  • Antes de un lanzamiento — asegúrate de cumplir los objetivos de rendimiento
  • Comparar tu stack contra alternativas

Cómo Funciona

Modo 1: Rendimiento de Página

Mide métricas reales del navegador mediante browser MCP:

1. Navegar a cada URL objetivo
2. Medir Core Web Vitals:
   - LCP (Largest Contentful Paint) — objetivo < 2.5s
   - CLS (Cumulative Layout Shift) — objetivo < 0.1
   - INP (Interaction to Next Paint) — objetivo < 200ms
   - FCP (First Contentful Paint) — objetivo < 1.8s
   - TTFB (Time to First Byte) — objetivo < 800ms
3. Medir tamaños de recursos:
   - Peso total de la página (objetivo < 1MB)
   - Tamaño del bundle JS (objetivo < 200KB gzipped)
   - Tamaño de CSS
   - Peso de imágenes
   - Peso de scripts de terceros
4. Contar solicitudes de red
5. Verificar recursos que bloquean el renderizado

Modo 2: Rendimiento de API

Evalúa el rendimiento de endpoints:

1. Golpear cada endpoint 100 veces
2. Medir: latencia p50, p95, p99
3. Seguimiento: tamaño de respuesta, códigos de estado
4. Probar bajo carga: 10 solicitudes concurrentes
5. Comparar contra objetivos de SLA

Modo 3: Rendimiento de Compilación

Mide el ciclo de retroalimentación del desarrollo:

1. Tiempo de compilación en frío
2. Tiempo de recarga en caliente (HMR)
3. Duración del conjunto de pruebas
4. Tiempo de verificación de TypeScript
5. Tiempo de lint
6. Tiempo de compilación de Docker

Modo 4: Comparación Antes/Después

Ejecuta antes y después de un cambio para medir el impacto:

/benchmark baseline    # guarda las métricas actuales
# ... realizar cambios ...
/benchmark compare     # compara contra la línea base

Salida:

| Métrica | Antes | Después | Diferencia | Veredicto |
|---------|-------|---------|------------|-----------|
| LCP     | 1.2s  | 1.4s    | +200ms     | ADVERTENCIA: WARN |
| Bundle  | 180KB | 175KB   | -5KB       | ✓ MEJOR   |
| Compilación | 12s | 14s  | +2s        | ADVERTENCIA: WARN |

Salida

Almacena líneas base en .ecc/benchmarks/ como JSON. Con seguimiento en Git para que el equipo comparta las líneas base.

Integración

  • CI: ejecuta /benchmark compare en cada PR
  • Combínalo con /canary-watch para monitoreo post-despliegue
  • Combínalo con /browser-qa para una lista de verificación completa previa al lanzamiento

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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