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カナリ・ウォッチ

リリース後のデプロイ済みURLを監視・検証するスキルです。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、パフォーマンス回帰をチェックし、デプロイ、マージ、依存関係アップグレード後の健全性を確認します。スモークテスト、カナリアリリース、ポストデプロイ検証に最適です。

カナリ・ウォッチ とは?

Canary Watchは、デプロイ後に指定されたURLに対して自動監視と回帰テストを実行するAIエージェントスキルです。主にClaude CodeやCline、Cursor、CodexなどのAIコードエージェントと連携して動作します。このスキルは、HTTPステータスコード、コンソールエラー、ネットワーク障害、パフォーマンスメトリクス(LCP、CLS、INP)、コンテンツの欠落、APIエンドポイントの応答時間、静的アセットの健全性、SSEストリームの接続性など、8つのチェック項目を総合的に評価します。クイックチェック(単発実行)とサステインドウォッチ(指定間隔・期間でループ監視)の2つのモードをサポートし、さらにステージングと本番の差分比較も可能です。アラートしきい値はcritical、warning、infoの3段階で設定でき、閾値を超えた場合にはデスクトップ通知やSlack/DiscordへのWebhook通知、ログファイルへの記録を行います。出力はマークダウンテーブル形式のレポートで、各チェック結果とベースラインからの差分を一目で確認できます。CI/CDパイプラインやgit pushフックと組み合わせることで、継続的な品質保証を実現します。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/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をマージした後
  • 修正が実際に機能していることを確認したい場合
  • リリース期間中の継続的な監視
  • 依存関係のアップグレード後

動作の仕組み

デプロイされたURLの回帰を監視します。停止するか監視期間が終了するまでループ実行されます。

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 — 以前にはなかった新しいエラーはないか?
3. ネットワーク障害 — API呼び出しの失敗、5xxレスポンスはないか?
4. パフォーマンス — LCP/CLS/INPがベースラインと比較して劣化していないか?
5. コンテンツ — 重要な要素(h1、ナビゲーション、フッター、CTA)が消失していないか?
6. APIヘルス — 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2xx/3xxで期待されるコンテンツタイプを返しているか?
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でき、最初のイベントまたはハートビートを受信しているか?

監視モード

クイックチェック(デフォルト):1回実行し、結果を報告

/canary-watch https://myapp.com

サステインドウォッチ:N分ごとにチェック、M時間継続

/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:  # 即時通知
  - 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 > 4s
  - 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切断

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
  - 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のばらつき
  - 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

クリティカルな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 にログ出力

出力

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

### ステータス: HEALTHY ✓

| チェック項目 | 結果 | ベースライン | 差分 |
|-------|--------|----------|-------|
| HTTP | 200 ✓ | 200 | — |
| コンソールエラー | 0 ✓ | 0 | — |
| LCP | 1.8s ✓ | 1.6s | +200ms |
| CLS | 0.01 ✓ | 0.01 | — |
| API /health | 145ms ✓ | 120ms | +25ms |
| 静的アセット | 42/42 ✓ | 42/42 | — |
| SSE /events | connected ✓ | connected | +80ms heartbeat |

### 回帰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:

  • /browser-qa デプロイ前検証用
  • 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:デプロイステップ後にGitHub Actionsで実行

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/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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