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벤치마크 — 성능 기준선 및 회귀 탐지

이 스킬을 사용하여 성능 기준선을 측정하고, PR 전후의 성능 회귀를 탐지하며, 스택 대안을 비교할 수 있습니다.

벤치마크 — 성능 기준선 및 회귀 탐지란 무엇인가요?

이 스킬은 개발자와 AI 에이전트가 프로젝트의 성능 기준선을 설정하고, 변경 사항 전후의 성능 영향을 측정하며, 회귀를 탐지할 수 있도록 돕습니다. 페이지 성능(로딩 속도, 레이아웃 변경 등), API 성능(지연 시간, 응답 크기), 빌드 성능(컴파일 시간, 핫 리로드 등)을 측정하는 4가지 모드를 지원합니다. 또한, `baseline` 및 `compare` 명령어를 통해 PR 전후의 성능 변화를 비교할 수 있으며, 결과는 `.ecc/benchmarks/` 디렉토리에 JSON 형태로 저장되어 Git을 통해 팀과 공유됩니다. CI 파이프라인에서 자동으로 실행되며, `canary-watch`나 `browser-qa` 같은 다른 스킬과 연동하여 배포 전후 모니터링 및 출시 점검에 활용할 수 있습니다.

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

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문서

벤치마크 — 성능 기준선 및 회귀 탐지은(는) 무엇을 하나요?

사용 시기

  • PR 전후에 성능 영향을 측정할 때
  • 프로젝트의 성능 기준선을 설정할 때
  • 사용자가 "느리다"고 보고할 때
  • 출시 전 — 성능 목표를 달성했는지 확인할 때
  • 현재 스택을 대안과 비교할 때

작동 방식

모드 1: 페이지 성능

브라우저 MCP를 통해 실제 브라우저 지표를 측정합니다.

1. 각 대상 URL로 이동
2. 핵심 웹 바이탈 측정:
   - LCP (최대 콘텐츠풀 페인트) — 목표 2.5초 미만
   - CLS (누적 레이아웃 이동) — 목표 0.1 미만
   - INP (상호작용에서 다음 페인트까지) — 목표 200ms 미만
   - FCP (첫 번째 콘텐츠풀 페인트) — 목표 1.8초 미만
   - TTFB (첫 바이트까지의 시간) — 목표 800ms 미만
3. 리소스 크기 측정:
   - 전체 페이지 무게 (목표 1MB 미만)
   - JS 번들 크기 (목표 200KB gzip 미만)
   - CSS 크기
   - 이미지 무게
   - 서드파티 스크립트 무게
4. 네트워크 요청 수 계산
5. 렌더링 차단 리소스 확인

모드 2: API 성능

API 엔드포인트를 벤치마킹합니다.

1. 각 엔드포인트를 100번 호출
2. 측정: p50, p95, p99 지연 시간
3. 추적: 응답 크기, 상태 코드
4. 부하 테스트: 10개의 동시 요청
5. SLA 목표와 비교

모드 3: 빌드 성능

개발 피드백 루프를 측정합니다.

1. 콜드 빌드 시간
2. 핫 리로드 시간 (HMR)
3. 테스트 스위트 실행 시간
4. TypeScript 검사 시간
5. 린트 시간
6. Docker 빌드 시간

모드 4: 전후 비교

변경 전후에 실행하여 영향을 측정합니다.

/benchmark baseline    # 현재 지표를 저장
# ... 변경 수행 ...
/benchmark compare     # 기준선과 비교

출력 예시:

| 지표    | 변경 전 | 변경 후 | 변화  | 판정   |
|---------|---------|---------|-------|--------|
| LCP     | 1.2초   | 1.4초   | +200ms| ⚠ 경고 |
| 번들    | 180KB   | 175KB   | -5KB  | ✓ 개선 |
| 빌드    | 12초    | 14초    | +2초  | ⚠ 경고 |

출력

기준선은 .ecc/benchmarks/ 디렉토리에 JSON으로 저장됩니다. Git으로 추적되므로 팀이 기준선을 공유할 수 있습니다.

통합

  • CI: 모든 PR에서 /benchmark compare 실행
  • /canary-watch와 함께 사용하여 배포 후 모니터링
  • /browser-qa와 함께 사용하여 출시 전 전체 점검 목록 작성

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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