web-perf

от openai

Анализирует производительность веб-страниц с помощью Chrome DevTools MCP. Измеряет Core Web Vitals (FCP, LCP, TBT, CLS, Speed Index), выявляет ресурсы, блокирующие рендеринг, сетевые…

npx skills add https://github.com/openai/plugins --skill web-perf

Web Performance Audit

Your knowledge of web performance metrics, thresholds, and tooling APIs may be outdated. Prefer retrieval over pre-training when citing specific numbers or recommendations.

Retrieval Sources

SourceHow to retrieveUse for
web.devhttps://web.dev/articles/vitalsCore Web Vitals thresholds, definitions
Chrome DevTools docshttps://developer.chrome.com/docs/devtools/performanceTooling APIs, trace analysis
Lighthouse scoringhttps://developer.chrome.com/docs/lighthouse/performance/performance-scoringScore weights, metric thresholds

FIRST: Verify MCP Tools Available

Run this before starting. Try calling navigate_page or performance_start_trace. If unavailable, STOP—the chrome-devtools MCP server isn't configured.

Ask the user to add this to their MCP config:

"chrome-devtools": {
  "type": "local",
  "command": ["npx", "-y", "chrome-devtools-mcp@latest"]
}

Key Guidelines

  • Be assertive: Verify claims by checking network requests, DOM, or codebase—then state findings definitively.
  • Verify before recommending: Confirm something is unused before suggesting removal.
  • Quantify impact: Use estimated savings from insights. Don't prioritize changes with 0ms impact.
  • Skip non-issues: If render-blocking resources have 0ms estimated impact, note but don't recommend action.
  • Be specific: Say "compress hero.png (450KB) to WebP" not "optimize images".
  • Prioritize ruthlessly: A site with 200ms LCP and 0 CLS is already excellent—say so.

Quick Reference

TaskTool Call
Load pagenavigate_page(url: "...")
Start traceperformance_start_trace(autoStop: true, reload: true)
Analyze insightperformance_analyze_insight(insightSetId: "...", insightName: "...")
List requestslist_network_requests(resourceTypes: ["Script", "Stylesheet", ...])
Request detailsget_network_request(reqid: <id>)
A11y snapshottake_snapshot(verbose: true)

Workflow

Copy this checklist to track progress:

Audit Progress:
- [ ] Phase 1: Performance trace (navigate + record)
- [ ] Phase 2: Core Web Vitals analysis (includes CLS culprits)
- [ ] Phase 3: Network analysis
- [ ] Phase 4: Accessibility snapshot
- [ ] Phase 5: Codebase analysis (skip if third-party site)

Phase 1: Performance Trace

  1. Navigate to the target URL:

    navigate_page(url: "<target-url>")
    
  2. Start a performance trace with reload to capture cold-load metrics:

    performance_start_trace(autoStop: true, reload: true)
    
  3. Wait for trace completion, then retrieve results.

Troubleshooting:

  • If trace returns empty or fails, verify the page loaded correctly with navigate_page first
  • If insight names don't match, inspect the trace response to list available insights

Phase 2: Core Web Vitals Analysis

Use performance_analyze_insight to extract key metrics.

Note: Insight names may vary across Chrome DevTools versions. If an insight name doesn't work, check the insightSetId from the trace response to discover available insights.

Common insight names:

MetricInsight NameWhat to Look For
LCPLCPBreakdownTime to largest contentful paint; breakdown of TTFB, resource load, render delay
CLSCLSCulpritsElements causing layout shifts (images without dimensions, injected content, font swaps)
Render BlockingRenderBlockingCSS/JS blocking first paint
Document LatencyDocumentLatencyServer response time issues
Network DependenciesNetworkRequestsDepGraphRequest chains delaying critical resources

Example:

performance_analyze_insight(insightSetId: "<id-from-trace>", insightName: "LCPBreakdown")

Key thresholds (good/needs-improvement/poor):

  • TTFB: < 800ms / < 1.8s / > 1.8s
  • FCP: < 1.8s / < 3s / > 3s
  • LCP: < 2.5s / < 4s / > 4s
  • INP: < 200ms / < 500ms / > 500ms
  • TBT: < 200ms / < 600ms / > 600ms
  • CLS: < 0.1 / < 0.25 / > 0.25
  • Speed Index: < 3.4s / < 5.8s / > 5.8s

Phase 3: Network Analysis

List all network requests to identify optimization opportunities:

list_network_requests(resourceTypes: ["Script", "Stylesheet", "Document", "Font", "Image"])

Look for:

  1. Render-blocking resources: JS/CSS in <head> without async/defer/media attributes
  2. Network chains: Resources discovered late because they depend on other resources loading first (e.g., CSS imports, JS-loaded fonts)
  3. Missing preloads: Critical resources (fonts, hero images, key scripts) not preloaded
  4. Caching issues: Missing or weak Cache-Control, ETag, or Last-Modified headers
  5. Large payloads: Uncompressed or oversized JS/CSS bundles
  6. Unused preconnects: If flagged, verify by checking if ANY requests went to that origin. If zero requests, it's definitively unused—recommend removal. If requests exist but loaded late, the preconnect may still be valuable.

For detailed request info:

get_network_request(reqid: <id>)

Phase 4: Accessibility Snapshot

Take an accessibility tree snapshot:

take_snapshot(verbose: true)

Flag high-level gaps:

  • Missing or duplicate ARIA IDs
  • Elements with poor contrast ratios (check against WCAG AA: 4.5:1 for normal text, 3:1 for large text)
  • Focus traps or missing focus indicators
  • Interactive elements without accessible names

Phase 5: Codebase Analysis

Skip if auditing a third-party site without codebase access.

Analyze the codebase to understand where improvements can be made.

Detect Framework & Bundler

Search for configuration files to identify the stack:

ToolConfig Files
Webpackwebpack.config.js, webpack.*.js
Vitevite.config.js, vite.config.ts
Rolluprollup.config.js, rollup.config.mjs
esbuildesbuild.config.js, build scripts with esbuild
Parcel.parcelrc, package.json (parcel field)
Next.jsnext.config.js, next.config.mjs
Nuxtnuxt.config.js, nuxt.config.ts
SvelteKitsvelte.config.js
Astroastro.config.mjs

Also check package.json for framework dependencies and build scripts.

Tree-Shaking & Dead Code

  • Webpack: Check for mode: 'production', sideEffects in package.json, usedExports optimization
  • Vite/Rollup: Tree-shaking enabled by default; check for treeshake options
  • Look for: Barrel files (index.js re-exports), large utility libraries imported wholesale (lodash, moment)

Unused JS/CSS

  • Check for CSS-in-JS vs. static CSS extraction
  • Look for PurgeCSS/UnCSS configuration (Tailwind's content config)
  • Identify dynamic imports vs. eager loading

Polyfills

  • Check for @babel/preset-env targets and useBuiltIns setting
  • Look for core-js imports (often oversized)
  • Check browserslist config for overly broad targeting

Compression & Minification

  • Check for terser, esbuild, or swc minification
  • Look for gzip/brotli compression in build output or server config
  • Check for source maps in production builds (should be external or disabled)

Output Format

Present findings as:

  1. Core Web Vitals Summary - Table with metric, value, and rating (good/needs-improvement/poor)
  2. Top Issues - Prioritized list of problems with estimated impact (high/medium/low)
  3. Recommendations - Specific, actionable fixes with code snippets or config changes
  4. Codebase Findings - Framework/bundler detected, optimization opportunities (omit if no codebase access)

Больше skills от openai

user-context
openai
Загрузить или управлять настройками постоянной маршрутизации источников, логикой онбординга, прогрессом настройки и реестром семантического слоя плагина Data Analytics.
official
notion-research-documentation
openai
Исследовать содержимое Notion и синтезировать в структурированные брифинги, отчёты или сравнения с цитированием. Выполнять поиск и извлекать страницы Notion с помощью целевых запросов, затем организовывать результаты по темам с встроенными ссылками на источники и разделом ссылок. Выбирать из четырёх форматов вывода (краткий брифинг, исследовательская сводка, сравнение, комплексный отчёт) в зависимости от объёма и цели пользователя. Создавать и обновлять страницы Notion с помощью встроенных шаблонов; напрямую связывать источники и отслеживать изменения по мере поступления новой информации...
official
rcsb-pdb-skill
openai
Отправляйте компактные запросы RCSB PDB для получения основной метаданных, запросов Search API и загрузок FASTA. Используйте, когда пользователю нужны краткие сводки RCSB; сохраняйте сырой JSON или…
official
pdf
openai
Чтение, создание и проверка PDF с визуальным рендерингом и программной генерацией. Рендеринг страниц PDF в PNG для визуального контроля макета, интервалов и типографики перед отправкой с помощью Poppler (pdftoppm). Программная генерация PDF с reportlab для надежного форматирования; извлечение текста и метаданных с помощью pdfplumber или pypdf. Контроль качества: отсутствие обрезанного текста, перекрывающихся элементов, сломанных таблиц или артефактов рендеринга; только ASCII-дефисы, читаемые цитаты. Использовать...
official
test-coverage-improver
openai
Improve test coverage in the OpenAI Agents JS monorepo: run `pnpm test:coverage`, inspect coverage artifacts, identify low-coverage files and branches, propose…
official
playwright
openai
Терминальная автоматизация браузера с моментальными снимками элементов и интерактивными UI-процессами. Работает через обёрточный скрипт playwright-cli (требуется npx); поддерживает headless и headed режимы для визуальной отладки. Основной процесс: открыть страницу, сделать снимок для стабильных ссылок на элементы, взаимодействовать с помощью ссылок, повторно снимать после навигации или изменений DOM. Включает заполнение форм, клики, ввод текста, управление несколькими вкладками, создание скриншотов/PDF и запись трассировки для отладки процессов. Ссылки на элементы (например, e3, e15)...
official
ukb-topmed-phewas-skill
openai
Получает компактные сводки UKB-TOPMed PheWAS для отдельных вариантов, принимая rsID, GRCh37 или GRCh38 и преобразуя в требуемый запрос GRCh38. Используйте, когда…
official
code-review-context
openai
Видимый контекст модели
official