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canary-watch

デプロイ後にURLを監視・検証するスキル — HTTPエンドポイント、SSEストリーム、静的アセット、コンソールエラー、パフォーマンス低下をチェックします。スモーク/カナリア/ポストデプロイ検証に最適です。

canary-watch とは?

Canary Watchは、デプロイ後のURL監視を自動化するAIエージェントスキルです。本番環境へのリリース後、マージ後、依存関係のアップグレード後などに、HTTPステータス、コンソールエラー、ネットワーク障害、パフォーマンス(LCP/CLS/INP)、コンテンツの欠落、API健全性、静的アセット、SSEストリームの8カテゴリを定期的にチェックします。クイックチェック(単発実行)、持続監視(間隔・期間指定)、差分モード(ステージングと本番の比較)の3つのモードをサポートし、クリティカル/警告/情報のしきい値に基づいて通知を行います。Claude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントプラットフォームで動作し、デスクトップ通知やSlack/Discord Webhookと統合可能です。出力はMarkdown形式のレポートで、各チェックの結果とベースラインとの差分を一覧表示します。

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

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ドキュメント

Canary Watch — デプロイ後監視

使用タイミング

  • 本番環境またはステージング環境へのデプロイ後
  • リスクの高いPRのマージ後
  • 修正が実際に機能したことを確認したいとき
  • ローンチ期間中の継続的な監視
  • 依存関係のアップグレード後

仕組み

デプロイされたURLを監視し、リグレッションを検出します。停止されるか、監視期間が終了するまでループし続けます。

監視項目

1. HTTPステータス — ページが200を返しているか?
2. コンソールエラー — 以前は存在しなかった新しいエラーはあるか?
3. ネットワーク障害 — API呼び出しの失敗、5xx応答はあるか?
4. パフォーマンス — LCP/CLS/INPにベースラインからの低下はあるか?
5. コンテンツ — 主要な要素(h1、ナビゲーション、フッター、CTA)は消えていないか?
6. API健全性 — 重要なエンドポイントがSLA内で応答しているか?
7. 静的アセット — JS、CSS、画像、フォントのリクエストが想定されるコンテンツタイプで2xx/3xxを返しているか?
8. SSEストリーム — イベントストリームエンドポイントに接続し、初期イベントまたはハートビートを受信できるか?

監視モード

クイックチェック(デフォルト): 1回だけ実行し、結果を報告

/canary-watch https://myapp.com

持続監視: N分ごとにチェックを実行し、M時間続ける

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

差分モード: ステージングと本番を比較

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

アラートしきい値

critical:  # 即時アラート
  - HTTPステータス != 200
  - コンソールエラー数 > 5(新しいエラーのみ)
  - LCP > 4秒
  - APIエンドポイントが5xxを返す
  - 静的アセットが4xx/5xxを返す
  - SSEエンドポイントに接続できない、または最初のハートビート前にドロップ

warning:   # レポートにフラグ
  - LCPがベースラインから500ms以上増加
  - CLS > 0.1
  - 新しいコンソール警告
  - 応答時間がベースラインの2倍以上
  - 静的アセットのコンテンツタイプが予期せず変更された
  - SSEハートビートレイテンシがベースラインの2倍以上

info:      # ログのみ
  - 軽微なパフォーマンス変動
  - 新しいネットワークリクエスト(サードパーティスクリプトの追加?)

通知

クリティカルしきい値を超えた場合:

  • デスクトップ通知(macOS/Linux)
  • オプション: Slack/Discord Webhook
  • ~/.claude/canary-watch.log に記録

出力

## Canaryレポート — myapp.com — 2026-03-23 03:15 PST

### ステータス: 正常 ✓

| チェック | 結果 | ベースライン | 差分 |
|--------|--------|----------|-------|
| HTTP | 200 ✓ | 200 | — |
| コンソールエラー | 0 ✓ | 0 | — |
| LCP | 1.8秒 ✓ | 1.6秒 | +200ms |
| CLS | 0.01 ✓ | 0.01 | — |
| API /health | 145ms ✓ | 120ms | +25ms |
| 静的アセット | 42/42 ✓ | 42/42 | — |
| SSE /events | 接続済 ✓ | 接続済 | +80ms ハートビート |

### リグレッションは検出されませんでした。デプロイは正常です。

連携

以下と組み合わせて使用:

  • デプロイ前検証には /browser-qa
  • フック: git push の PostToolUseフックとして追加し、デプロイ後に自動チェック
  • CI: GitHub Actionsのデプロイステップ後に実行

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.

関連スキル