💼 ビジネスコミュニティ

latency-tracker

MEVインフラにおける個々の処理や全体的な遅延を追跡し、パフォーマンス監視や処理速度低下時のデバッグに役立てることで、システム全体の応答速度改善に貢献するSkill。

📜 元の英語説明(参考)

Per-call and aggregated latency tracking for MEV infrastructure. Use when implementing performance monitoring or debugging slow operations. Triggers on: latency, timing, performance, slow, speed, instrumentation.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux

mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o latency-tracker.zip https://jpskill.com/download/17442.zip && unzip -o latency-tracker.zip && rm latency-tracker.zip

🪟 Windows (PowerShell)

$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/17442.zip -OutFile "$d\latency-tracker.zip"; Expand-Archive "$d\latency-tracker.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\latency-tracker.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)

1. 下の青いボタンを押して latency-tracker.zip をダウンロード
2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → latency-tracker フォルダができる
3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
4. Claude Code を再起動

⬇ .zip でダウンロード(推奨) ⬇ .skill 形式(上級者用) 元のソース ↗

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
- · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
- · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →

最終更新: 2026-05-18
取得日時: 2026-05-18
同梱ファイル: 1

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

Latency Tracker

MEVインフラストラクチャにおける、呼び出しごとのレイテンシと集計されたレイテンシの追跡を行います。

どのような時に使うか

パフォーマンスモニタリングの実装
遅い操作のデバッグ
コードパスへの計測機能の追加
エンドツーエンドのレイテンシの追跡
警告閾値の設定

ワークフロー

ステップ1: スパン階層の定義

e2e_flowから個々の呼び出しまで、スパンを構造化します。

ステップ2: コードの計測

操作を tracker.span() 呼び出しでラップします。

ステップ3: 警告閾値の設定

予想される範囲を超えるレイテンシに対する警告を設定します。

スパン階層

e2e_flow (ルート) ├── rust_hotpath_call (5-15ms) │ └── rpc_eth_call (5-20ms) ├── tx_submit └── tx_confirm (1-15s)

使い方

const e2e = tracker.startE2E('liq');

await e2e.span('rust_call', async () => {
  return await callRust();
});

e2e.complete({ success: true });

警告閾値

スパン	予想される値	警告
`rust_hotpath`	5-15ms	>30ms
`rpc_eth_call`	5-20ms	>50ms
`e2e_to_submit`	10-50ms	>100ms

📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Latency Tracker

Per-call and aggregated latency tracking for MEV infrastructure.

When to Use

Implementing performance monitoring
Debugging slow operations
Adding instrumentation to code paths
Tracking end-to-end latency
Setting up alerting thresholds

Workflow

Step 1: Define Span Hierarchy

Structure spans from e2e_flow down to individual calls.

Step 2: Instrument Code

Wrap operations in tracker.span() calls.

Step 3: Set Alert Thresholds

Configure alerts for latency exceeding expected ranges.

Span Hierarchy

e2e_flow (root) ├── rust_hotpath_call (5-15ms) │ └── rpc_eth_call (5-20ms) ├── tx_submit └── tx_confirm (1-15s)

Usage

const e2e = tracker.startE2E('liq');

await e2e.span('rust_call', async () => {
  return await callRust();
});

e2e.complete({ success: true });

Alert Thresholds

Span	Expected	Alert
rust_hotpath	5-15ms	>30ms
rpc_eth_call	5-20ms	>50ms
e2e_to_submit	10-50ms	>100ms