复制下面这句话,粘贴给 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 编程工具,它会读取安装说明并在你确认后完成安装。
请阅读 https://ai.atlankj.com/install/asset/gh-benchmark-b9cbb565b08b ,按照其中的说明把「benchmark」安装到你(当前 AI 工具)中。执行前先告诉我将运行的命令和写入的位置,等我确认。
查看 AI 将读取的安装说明正在读取 GitHub 原文…
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通过浏览器 MCP 测量真实浏览器指标:
1. 导航至每个目标 URL
2. 测量核心网页指标:
- LCP(最大内容绘制)— 目标 < 2.5 秒
- CLS(累积布局偏移)— 目标 < 0.1
- INP(与下一次绘制的交互)— 目标 < 200 毫秒
- FCP(首次内容绘制)— 目标 < 1.8 秒
- TTFB(首字节时间)— 目标 < 800 毫秒
3. 测量资源大小:
- 页面总重量(目标 < 1MB)
- JS 包大小(目标 < 200KB gzip 压缩后)
- CSS 大小
- 图片重量
- 第三方脚本重量
4. 统计网络请求数量
5. 检查阻塞渲染的资源
对 API 端点进行基准测试:
1. 每个端点请求 100 次
2. 测量:p50、p95、p99 延迟
3. 追踪:响应大小、状态码
4. 负载测试:10 个并发请求
5. 与 SLA 目标进行对比
测量开发反馈循环效率:
1. 冷构建时间
2. 热重载时间 (HMR)
3. 测试套件执行时间
4. TypeScript 检查时间
5. 代码检查时间
6. Docker 构建时间
在变更前后运行以测量影响:
/benchmark baseline # 保存当前指标
# ... 进行更改 ...
/benchmark compare # 与基线进行比较
输出结果:
| Metric | Before | After | Delta | Verdict |
|--------|--------|-------|-------|---------|
| LCP | 1.2s | 1.4s | +200ms | WARNING: WARN |
| Bundle | 180KB | 175KB | -5KB | ✓ BETTER |
| Build | 12s | 14s | +2s | WARNING: WARN |
将基线数据以 JSON 格式存储在 .ecc/benchmarks/ 中。通过 Git 追踪,便于团队共享基线。
/benchmark compare/canary-watch 进行部署后监控/browser-qa 完成发布前完整检查清单