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canary-watch

배포된 URL을 모니터링하고 검증하는 스킬입니다. HTTP 엔드포인트, SSE 스트림, 정적 자산, 콘솔 오류, 성능 회귀를 릴리스 후에 확인합니다. 스모크 테스트/카나리 테스트/배포 후 검증에 사용합니다.

canary-watch란 무엇인가요?

Canary Watch는 개발자와 AI 에이전트가 애플리케이션을 프로덕션 또는 스테이징 환경에 배포한 후, 신속하게 상태를 검증할 수 있도록 지원하는 모니터링 스킬입니다. 이 스킬은 지정된 URL에 대해 HTTP 상태 코드, 콘솔 오류, 네트워크 실패, LCP/CLS/INP 같은 핵심 웹 성능 지표, 주요 콘텐츠 요소의 존재 여부, API 엔드포인트의 응답 시간, 정적 자산의 상태, SSE 스트림 연결까지 종합적으로 점검합니다. 사용자는 단일 패스 빠른 검사, 일정 간격으로 지속 감시, 스테이징과 프로덕션 간 비교(diff) 모드 등 다양한 모드 중 선택할 수 있으며, 임계치 위반 시 데스크톱 알림이나 Slack/Discord 웹훅을 통해 즉시 통보받을 수 있습니다. 주로 /browser-qa 스킬과 함께 배포 전후 검증 워크플로우에 통합되거나, git push 훅 또는 GitHub Actions CI 파이프라인에 자동으로 연결되어 사용됩니다.

지원 대상✓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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문서

Canary Watch — 배포 후 모니터링

사용 시기

  • 프로덕션 또는 스테이징에 배포한 후
  • 위험한 PR을 머지한 후
  • 수정 사항이 실제로 문제를 해결했는지 확인하고 싶을 때
  • 출시 기간 동안 지속적으로 모니터링할 때
  • 의존성 업그레이드 후

작동 방식

배포된 URL의 회귀를 모니터링합니다. 중단되거나 감시 기간이 만료될 때까지 루프를 실행합니다.

감시 항목

1. HTTP 상태 — 페이지가 200을 반환하는가?
2. 콘솔 오류 — 이전에 없던 새로운 오류가 발생했는가?
3. 네트워크 실패 — 실패한 API 호출, 5xx 응답이 있는가?
4. 성능 — LCP/CLS/INP가 기준치보다 회귀했는가?
5. 콘텐츠 — 주요 요소(h1, nav, footer, CTA)가 사라졌는가?
6. API 상태 — 중요 엔드포인트가 SLA 내에서 응답하는가?
7. 정적 자산 — JS, CSS, 이미지, 폰트 요청이 예상 콘텐츠 유형과 함께 2xx/3xx를 반환하는가?
8. SSE 스트림 — 이벤트-스트림 엔드포인트가 연결되고 초기 이벤트 또는 하트비트를 수신하는가?

감시 모드

빠른 검사 (기본값): 단일 패스, 결과 보고

/canary-watch https://myapp.com

지속 감시: M시간 동안 N분마다 검사

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

Diff 모드: 스테이징과 프로덕션 비교

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

알림 임계치

critical:  # 즉시 알림
  - HTTP 상태 != 200
  - 콘솔 오류 수 > 5 (새로운 오류만)
  - LCP > 4s
  - API 엔드포인트가 5xx 반환
  - 정적 자산이 4xx/5xx 반환
  - SSE 엔드포인트 연결 불가 또는 첫 하트비트 전에 끊김

warning:   # 보고서에 플래그 표시
  - LCP가 기준치보다 500ms 이상 증가
  - CLS > 0.1
  - 새로운 콘솔 경고
  - 응답 시간이 기준치의 2배 초과
  - 정적 자산 콘텐츠 유형이 예기치 않게 변경됨
  - SSE 하트비트 지연 시간이 기준치의 2배 초과

info:      # 로그만 기록
  - 사소한 성능 변동
  - 새로운 네트워크 요청 (타사 스크립트 추가됨?)

알림

중요 임계치 위반 시:

  • 데스크톱 알림 (macOS/Linux)
  • 선택 사항: Slack/Discord 웹훅
  • ~/.claude/canary-watch.log에 기록

출력

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

### 상태: 정상 ✓

| 검사 항목 | 결과 | 기준치 | 차이 |
|-----------|------|--------|------|
| HTTP | 200 ✓ | 200 | — |
| 콘솔 오류 | 0 ✓ | 0 | — |
| LCP | 1.8s ✓ | 1.6s | +200ms |
| CLS | 0.01 ✓ | 0.01 | — |
| API /health | 145ms ✓ | 120ms | +25ms |
| 정적 자산 | 42/42 ✓ | 42/42 | — |
| SSE /events | 연결됨 ✓ | 연결됨 | +80ms 하트비트 |

### 회귀가 감지되지 않았습니다. 배포는 깨끗합니다.

통합

함께 사용:

  • /browser-qa: 배포 전 검증용
  • 훅: git push 시 PostToolUse 훅으로 추가하여 배포 후 자동 확인
  • CI: 배포 단계 후 GitHub Actions에서 실행

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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