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canary-watch

Use esta skill para monitorar e verificar uma URL implantada após releases — verifica endpoints HTTP, streams SSE, ativos estáticos, erros de console e regressões de performance após deploys, merges ou atualizações de dependências. Verificação smoke / canary / pós-implantação.

O que é canary-watch?

A skill Canary Watch realiza monitoramento pós-implantação para verificar se uma URL implantada está saudável. Ela verifica status HTTP (200), erros de console, falhas de rede, métricas de performance (LCP, CLS, INP), conteúdo essencial, saúde de API, ativos estáticos e streams SSE. Suporta modos de verificação rápida (única passagem), monitoramento contínuo (com intervalo e duração configuráveis) e modo de comparação entre staging e produção. Quando thresholds críticos são ultrapassados, envia notificações para desktop ou webhooks Slack/Discord. É ideal para usar após deploys, merges arriscados ou atualizações de dependências, podendo ser integrada com /browser-qa para verificação pré-implantação, hooks PostToolUse e CI em GitHub Actions.

Funciona com✓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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Documentação

Canary Watch — Monitoramento Pós-Implantação

Quando Usar

  • Após implantar em produção ou staging
  • Após mesclar um PR arriscado
  • Quando quiser verificar se uma correção realmente corrigiu o problema
  • Monitoramento contínuo durante uma janela de lançamento
  • Após atualizações de dependências

Como Funciona

Monitora uma URL implantada em busca de regressões. Executa em loop até ser interrompido ou até que a janela de observação expire.

O Que Ele Monitora

1. Status HTTP — a página está retornando 200?
2. Erros de Console — novos erros que não existiam antes?
3. Falhas de Rede — chamadas de API com falha, respostas 5xx?
4. Performance — regressão de LCP/CLS/INP em relação à linha de base?
5. Conteúdo — elementos-chave desapareceram? (h1, nav, footer, CTA)
6. Saúde da API — endpoints críticos estão respondendo dentro do SLA?
7. Ativos Estáticos — requisições de JS, CSS, imagem e fonte estão retornando 2xx/3xx com tipos de conteúdo esperados?
8. Streams SSE — os endpoints de event-stream conectam e recebem um evento inicial ou heartbeat?

Modos de Observação

Verificação rápida (padrão): única passagem, reporta resultados

/canary-watch https://meusite.com

Observação contínua: verifica a cada N minutos por M horas

/canary-watch https://meusite.com --intervalo 5m --duracao 2h

Modo diff: compara staging com produção

/canary-watch --comparar https://staging.meusite.com https://meusite.com

Limiares de Alerta

critico:  # alerta imediato
  - Status HTTP != 200
  - Contagem de erros de console > 5 (apenas erros novos)
  - LCP > 4s
  - Endpoint da API retorna 5xx
  - Ativo estático retorna 4xx/5xx
  - Endpoint SSE não consegue conectar ou cai antes do primeiro heartbeat

aviso:    # sinalizar no relatório
  - LCP aumentou > 500ms em relação à linha de base
  - CLS > 0.1
  - Novos avisos de console
  - Tempo de resposta > 2x a linha de base
  - Tipo de conteúdo de ativo estático mudou inesperadamente
  - Latência do heartbeat SSE > 2x a linha de base

info:     # apenas registrar
  - Variação de performance menor
  - Novas requisições de rede (scripts de terceiros adicionados?)

Notificações

Quando um limite crítico é ultrapassado:

  • Notificação na área de trabalho (macOS/Linux)
  • Opcional: webhook Slack/Discord
  • Registro em ~/.claude/canary-watch.log

Saída

## Relatório Canary — meusite.com — 2026-03-23 03:15 PST

### Status: SAUDÁVEL ✓

| Verificação | Resultado | Linha de Base | Delta |
|-------------|-----------|---------------|-------|
| HTTP | 200 ✓ | 200 | — |
| Erros de console | 0 ✓ | 0 | — |
| LCP | 1.8s ✓ | 1.6s | +200ms |
| CLS | 0.01 ✓ | 0.01 | — |
| API /health | 145ms ✓ | 120ms | +25ms |
| Ativos estáticos | 42/42 ✓ | 42/42 | — |
| SSE /events | conectado ✓ | conectado | +80ms heartbeat |

### Nenhuma regressão detectada. Implantação limpa.

Integração

Combine com:

  • /browser-qa para verificação pré-implantação
  • Hooks: adicione como um hook PostToolUse em git push para verificar automaticamente após implantações
  • CI: execute em GitHub Actions após a etapa de implantação

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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