Communitygithub.com

canary-watch

Monitorea y verifica URLs desplegadas tras lanzamientos, revisando endpoints HTTP, streams SSE, activos estáticos, errores de consola y regresiones de rendimiento después de deploys, merges o actualizaciones de dependencias. Verificación canary/post-deploy.

¿Qué es canary-watch?

Canary Watch es una skill de agente de IA especializada en la verificación post-despliegue de aplicaciones web. Su propósito es monitorear de forma automática una URL desplegada, detectando regresiones en tiempo real, como errores HTTP, fallos de red, problemas en activos estáticos, errores en consola, regresiones de rendimiento (LCP, CLS, INP) y caídas en streams SSE. Es compatible con cualquier agente que permita herramientas personalizadas, como Claude Code, Cursor y Codex, y se integra fácilmente con hooks post-commit y pipelines CI/CD. Ofrece modos de verificación rápida en un solo paso, monitoreo continuo con intervalos configurables y comparación entre staging y producción. Su ejecución produce informes detallados y alertas configurables por umbrales, y puede notificar al escritorio y mediante webhooks a Slack o Discord. Esto la hace ideal para equipos que despliegan frecuentemente y necesitan estar seguros de que cada lanzamiento no rompe funcionalidades críticas, agilizando la detección de problemas y reduciendo el tiempo de respuesta ante incidentes.

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

Preguntar en tu IA favorita

Abre un nuevo chat con esta habilidad de agente ya precargada.

Documentación

Canary Watch — Monitoreo Post-Despliegue

Cuándo Usarlo

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

Cómo Funciona

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

Qué Monitorea

1. Estado HTTP — ¿la página responde con 200?
2. Errores de Consola — ¿errores nuevos que no estaban antes?
3. Fallos de Red — ¿llamadas API fallidas, respuestas 5xx?
4. Rendimiento — ¿regresión en 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 de JS, CSS, imágenes y fuentes devuelven 2xx/3xx con los tipos de contenido esperados?
8. Streams SSE — ¿los endpoints de event-stream se conectan y reciben un evento inicial o heartbeat?

Modos de Monitoreo

Verificación rápida (predeterminada): una sola pasada, reporta resultados

/canary-watch https://miapp.com

Monitoreo continuo: verifica cada N minutos durante M horas

/canary-watch https://miapp.com --intervalo 5m --duracion 2h

Modo de comparación: compara staging vs producción

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

Umbrales de Alerta

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

advertencia:      # marcar en el informe
  - LCP aumentado > 500ms respecto a la línea base
  - CLS > 0.1
  - Nuevas advertencias en consola
  - Tiempo de respuesta > 2x la línea base
  - El tipo de contenido del activo estático cambió inesperadamente
  - Latencia de heartbeat SSE > 2x la línea base

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

Notificaciones

Cuando se cruza un umbral crítico:

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

Salida

## Informe 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 previa al despliegue
  • Hooks: agrégalo como un hook PostToolUse en git push para verificar automáticamente después de los deploys
  • 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/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.

Skills relacionados