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canary-watch

Utilisez cette compétence pour surveiller et vérifier une URL déployée après une mise en production — elle vérifie les points de terminaison HTTP, les flux SSE, les actifs statiques, les erreurs de console, et les régressions de performance après les déploiements, les fusions ou les mises à jour de dépendances. Vérification de type smoke / canary / post-déploiement.

Qu'est-ce que canary-watch ?

Canary Watch est une compétence d'agent IA conçue pour surveiller et vérifier automatiquement une URL déployée après une mise en production ou une fusion de code. Elle effectue une série de contrôles : statut HTTP (200), erreurs console, échecs réseau, performances (LCP, CLS, INP), contenu critique (h1, nav, footer, CTA), santé des API, intégrité des actifs statiques (JS, CSS, images, polices) et connectivité des flux SSE. La compétence propose trois modes : un contrôle rapide unique, une surveillance continue avec intervalle personnalisable, et un mode de comparaison entre deux environnements (staging vs production). Elle définit des seuils d'alerte (critique, avertissement, information) et peut envoyer des notifications bureau ou via webhook Slack/Discord. Idéale pour les équipes de développement utilisant Claude Code, Cursor ou Codex, elle s'intègre avec `/browser-qa` pour la vérification pré-déploiement, peut être déclenchée automatiquement après `git push` via un hook PostToolUse, et s'exécute dans GitHub Actions après un déploiement.

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

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Documentation

Canary Watch — Surveillance Post-Déploiement

Quand l'utiliser

  • Après un déploiement en production ou staging
  • Après avoir fusionné une PR risquée
  • Lorsque vous voulez vérifier qu'un correctif a réellement résolu le problème
  • Surveillance continue pendant une fenêtre de lancement
  • Après des mises à jour de dépendances

Comment ça fonctionne

Surveille une URL déployée pour détecter des régressions. S'exécute en boucle jusqu'à ce qu'elle soit arrêtée ou que la fenêtre de surveillance expire.

Ce qu'elle surveille

1. Statut HTTP — la page retourne-t-elle 200 ?
2. Erreurs de console — de nouvelles erreurs qui n'existaient pas avant ?
3. Échecs réseau — appels API échoués, réponses 5xx ?
4. Performance — régression LCP/CLS/INP par rapport à la référence ?
5. Contenu — des éléments clés ont-ils disparu ? (h1, nav, footer, CTA)
6. Santé API — les points de terminaison critiques répondent-ils dans les SLA ?
7. Actifs statiques — les requêtes JS, CSS, image et police retournent-elles 2xx/3xx avec les types de contenu attendus ?
8. Flux SSE — les points de terminaison de flux d'événements se connectent-ils et reçoivent-ils un événement initial ou un heartbeat ?

Modes de surveillance

Vérification rapide (par défaut) : passage unique, rapporter les résultats

/canary-watch https://myapp.com

Surveillance continue : vérifier toutes les N minutes pendant M heures

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

Mode comparaison : comparer staging et production

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

Seuils d'alerte

critical:  # alerte immédiate
  - Statut HTTP != 200
  - Nombre d'erreurs console > 5 (nouvelles erreurs uniquement)
  - LCP > 4s
  - Point de terminaison API retourne 5xx
  - Actif statique retourne 4xx/5xx
  - Point de terminaison SSE ne peut pas se connecter ou se déconnecte avant le premier heartbeat

warning:   # signaler dans le rapport
  - LCP augmenté > 500ms par rapport à la référence
  - CLS > 0.1
  - Nouveaux avertissements console
  - Temps de réponse > 2x la référence
  - Type de contenu d'actif statique modifié de manière inattendue
  - Latence du heartbeat SSE > 2x la référence

info:      # journal uniquement
  - Variation de performance mineure
  - Nouvelles requêtes réseau (scripts tiers ajoutés ?)

Notifications

Lorsqu'un seuil critique est franchi :

  • Notification bureau (macOS/Linux)
  • Optionnel : webhook Slack/Discord
  • Journal dans ~/.claude/canary-watch.log

Sortie

## Rapport Canary — myapp.com — 2026-03-23 03:15 PST

### Statut : SAIN ✓

| Vérification | Résultat | Référence | Delta |
|--------------|----------|-----------|-------|
| HTTP | 200 ✓ | 200 | — |
| Erreurs console | 0 ✓ | 0 | — |
| LCP | 1.8s ✓ | 1.6s | +200ms |
| CLS | 0.01 ✓ | 0.01 | — |
| API /health | 145ms ✓ | 120ms | +25ms |
| Actifs statiques | 42/42 ✓ | 42/42 | — |
| SSE /events | connecté ✓ | connecté | +80ms heartbeat |

### Aucune régression détectée. Le déploiement est propre.

Intégration

Associer avec :

  • /browser-qa pour la vérification pré-déploiement
  • Hooks : ajouter comme un hook PostToolUse sur git push pour vérifier automatiquement après les déploiements
  • CI : exécuter dans GitHub Actions après l'étape de déploiement

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.

Skills associés