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Agent Skill · 效率

performance-benchmark(性能基准)

performance-benchmark 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

performance-benchmark 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为操作浏览器;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 10,345。

总安装 5,251周安装 221GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,839核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.2

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:performance-benchmark(性能基准)
来源仓库:https://github.com/djc00p/performance-benchmark
安装命令:
openclaw skills install performance-benchmark
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install performance-benchmark

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

performance-benchmark 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中承接效率类任务。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

它测量性能基线、检测回归并比较堆栈替代方案,支持页面性能(Core Web Vitals)和 API 延迟等模式。涉及线上服务时应区分测试与生产环境。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install performance-benchmark;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要操作浏览器,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

performance-benchmark 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install performance-benchmark。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

performance-benchmark 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

performance-benchmark 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

performance-benchmark 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

performance-benchmark 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,251 次,近一周安装 221 次,下载 1,839 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

performance-benchmark 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
performance-benchmark

性能基准 · 本页

5,251—操作浏览器MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
performance-benchmark
description
Measure performance baselines, detect regressions, and compare stack alternatives before/after changes. Modes: page performance (Core Web Vitals), API latency, build speed, before/after comparison. Trigger phrases: benchmark, performance baseline, regression test, measure latency.
metadata
{"clawdbot":{"emoji":"⏱️","requires":{"bins":[],"env":[]},"os":["linux","darwin","win32"]}}

Benchmark — Performance Baseline & Regression Detection

Measure performance impact of code changes and set baselines for your project.

Quick Start

Required: Bring your own benchmark tool (e.g. k6 for load testing, autocannon for API benchmarks, hyperfine for build speed).

  1. Run baseline: benchmark baseline — captures current metrics
  2. Make changes to your code
  3. Run comparison: benchmark compare — measures impact against baseline
  4. Review report: tracks deltas for Web Vitals, bundle size, build time, API latency

⚠️ Safety Warning: Load tests should not be run against production systems without explicit authorization from your team. Test against staging or local environments only.

Key Concepts

  • Page Performance: Core Web Vitals (LCP, CLS, INP, TTFB) and resource sizes
  • API Performance: p50/p95/p99 latency under load
  • Build Performance: cold build, hot reload (HMR), test suite, type-check, lint times
  • Before/After: Compare metrics against stored baseline to detect regressions

Common Usage

Page Performance Metrics

Measures on real browser:
- LCP (Largest Contentful Paint) — target < 2.5s
- CLS (Cumulative Layout Shift) — target < 0.1
- INP (Interaction to Next Paint) — target < 200ms
- TTFB (Time to First Byte) — target < 800ms
- Total page weight (target < 1MB)
- JS bundle (target < 200KB gzipped)
- Network requests count

API Performance

Hit each endpoint 100 times:
- p50, p95, p99 latency
- Response size, status codes
- Load test: 10 concurrent requests
- Compare against SLA targets

Build Performance

Measures development feedback loop:
- Cold build time
- Hot reload time (HMR)
- Test suite duration
- TypeScript check time
- Lint time
- Docker build time

Output Format

Reports saved to .benchmarks/ (git-tracked):

MetricBeforeAfterDeltaVerdict
LCP1.2s1.4s+200ms⚠ WARN
Bundle180KB175KB-5KB✓ BETTER

References

  • references/integration.md — CI/CD setup, pairing with canary-watch and browser-qa
  • references/modes.md — detailed explanation of each measurement mode

Adapted from everything-claude-code by @affaan-m (MIT)

平台分布

OpenClaw

74.06%
按下载量换算1,362

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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