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Skillpedia
Deploy e nuvem (DevOps)280 mil · #148

canary-watch

Ensina seu agente de IA a encontrar e corrigir bugs e colocar projetos no ar e cuidar da infraestrutura.

O que ela faz

Verifica se um site continua funcionando bem depois de uma atualização. Ele checa se as páginas carregam, se não aparecem erros e se tudo está rápido como antes.

Quando usar

  • ✓Depois de lançar uma nova versão do seu site.
  • ✓Quando você quer ter certeza que uma correção funcionou.
  • ✓Ao atualizar componentes importantes do seu site.

Exemplo do que pedir para a IA

“Verifique se o site 'meusite.com' está funcionando após a atualização.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/skills/canary-watch/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/skills/canary-watch/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

Ele visita seu site e fica de olho em várias coisas: se as páginas respondem rápido, se aparecem erros no console do navegador, se os links e imagens carregam e se o desempenho geral se manteve.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add affaan-m/ECC --skill canary-watch

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/affaan-m/ECC/main/skills/canary-watch/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Canary Watch — Monitoramento Pós-Implantação

Quando Usar

  • Após implantar em produção ou staging
  • Após mesclar um PR arriscado
  • Quando você quer verificar se um conserto realmente resolveu 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 um loop até ser interrompido ou até que a janela de monitoramento expire.

O Que Ele Monitora

1. HTTP Status — is the page returning 200?
2. Console Errors — new errors that weren't there before?
3. Network Failures — failed API calls, 5xx responses?
4. Performance — LCP/CLS/INP regression vs baseline?
5. Content — did key elements disappear? (h1, nav, footer, CTA)
6. API Health — are critical endpoints responding within SLA?
7. Static Assets — are JS, CSS, image, and font requests returning 2xx/3xx with expected content types?
8. SSE Streams — do event-stream endpoints connect and receive an initial event or heartbeat?

Modos de Monitoramento

Verificação rápida (padrão): passagem única, relata resultados

/canary-watch https://myapp.com

Monitoramento contínuo: verifica a cada N minutos por M horas

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

Modo de comparação: compara staging vs produção

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

Limiares de Alerta

critical:  # immediate alert
  - HTTP status != 200
  - Console error count > 5 (new errors only)
  - LCP > 4s
  - API endpoint returns 5xx
  - Static asset returns 4xx/5xx
  - SSE endpoint cannot connect or drops before first heartbeat

warning:   # flag in report
  - LCP increased > 500ms from baseline
  - CLS > 0.1
  - New console warnings
  - Response time > 2x baseline
  - Static asset content type changed unexpectedly
  - SSE heartbeat latency > 2x baseline

info:      # log only
  - Minor performance variance
  - New network requests (third-party scripts added?)

Notificações

Quando um limiar crítico é ultrapassado:

  • Notificação no desktop (macOS/Linux)
  • Opcional: webhook do Slack/Discord
  • Registra em ~/.claude/canary-watch.log

Saída

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

### Status: HEALTHY ✓

| Check | Result | Baseline | Delta |
|-------|--------|----------|-------|
| HTTP | 200 ✓ | 200 | — |
| Console errors | 0 ✓ | 0 | — |
| LCP | 1.8s ✓ | 1.6s | +200ms |
| CLS | 0.01 ✓ | 0.01 | — |
| API /health | 145ms ✓ | 120ms | +25ms |
| Static assets | 42/42 ✓ | 42/42 | — |
| SSE /events | connected ✓ | connected | +80ms heartbeat |

### No regressions detected. Deploy is clean.

Integração

Combine com:

  • /browser-qa para verificação pré-implantação
  • Hooks: adicione como um hook PostToolUse no git push para verificar automaticamente após implantações
  • CI: execute no GitHub Actions após a etapa de implantação
Perguntas frequentes

O que são 'erros no console'?

São mensagens que o navegador mostra quando algo não funciona como esperado no código do site. Essa ferramenta verifica se surgiram novos erros após a atualização.

O que é 'desempenho'?

É a velocidade com que seu site carrega e responde. A ferramenta compara a velocidade atual com a de antes para ver se houve alguma lentidão.

Posso verificar mais de um site?

Sim, você pode comparar duas versões do site, por exemplo, uma versão de teste com a versão que já está no ar.

Detalhes

Descrição original do autor

Use this skill to monitor and verify a deployed URL after releases — checks HTTP endpoints, SSE streams, static assets, console errors, and performance regressions after deploys, merges, or dependency upgrades. Smoke / canary / post-deploy verification.

repo: affaan-m/ECC

Popularidade

Estrelas no GitHub
280 mil
Posição no ranking
#148
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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