web-performance-audit
Conduct comprehensive web performance audits. Measure page speed, identify bottlenecks, and recommend optimizations to improve user experience and SEO.
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。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o web-performance-audit.zip https://jpskill.com/download/21564.zip && unzip -o web-performance-audit.zip && rm web-performance-audit.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/21564.zip -OutFile "$d\web-performance-audit.zip"; Expand-Archive "$d\web-performance-audit.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\web-performance-audit.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
web-performance-audit.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 →
web-performance-audit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
⚠️ 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\
- · macOS / Linux:
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
- 6
📖 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。
Webパフォーマンス監査
目次
概要
Webパフォーマンス監査は、読み込み時間を測定し、ボトルネックを特定し、最適化の取り組みを導くことで、より速く、より良いユーザーエクスペリエンスを創造します。
使用するタイミング
- 定期的なパフォーマンス監視
- 大規模な変更後
- ユーザーからの遅延に関する苦情
- SEO最適化
- モバイル最適化
- パフォーマンスベースラインの設定
クイックスタート
最小限の動作例:
Core Web Vitals (Google):
Largest Contentful Paint (LCP):
Measure: Time to load largest visible element
Good: <2.5 seconds
Poor: >4 seconds
Impacts: User perception of speed
First Input Delay (FID):
Measure: Time from user input to response
Good: <100 milliseconds
Poor: >300 milliseconds
Impacts: Responsiveness
Cumulative Layout Shift (CLS):
Measure: Visual stability (unexpected layout shifts)
Good: <0.1
Poor: >0.25
Impacts: User frustration
---
Additional Metrics:
First Contentful Paint (FCP):
// ... (see reference guides for full implementation)
リファレンスガイド
references/ ディレクトリ内の詳細な実装:
| ガイド | 内容 |
|---|---|
| パフォーマンス指標 | パフォーマンス指標 |
| パフォーマンス分析プロセス | パフォーマンス分析プロセス |
| 最適化戦略 | 最適化戦略 |
| 監視と継続的改善 | 監視と継続的改善 |
ベストプラクティス
✅ 実施すべきこと
- 定期的に測定する(一度だけでなく)
- フィールドデータ(実際のユーザー)とラボデータを使用する
- Core Web Vitals に焦点を当てる
- 現実的な目標を設定する
- 影響度で優先順位を付ける
- 継続的に監視する
- パフォーマンス予算を設定する
- 低速ネットワークでテストする
- テストにモバイルを含める
- 改善点を文書化する
❌ 実施すべきでないこと
- フィールドデータを無視する
- 1つの指標のみに焦点を当てる
- 不可能な目標を設定する
- 測定なしに最適化する
- 画像を忘れる
- JavaScript のコストを無視する
- モバイルパフォーマンスをスキップする
- 時期尚早に過剰最適化する
- 監視を忘れる
- 努力なしに改善を期待する
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Web Performance Audit
Table of Contents
Overview
Web performance audits measure load times, identify bottlenecks, and guide optimization efforts to create faster, better user experiences.
When to Use
- Regular performance monitoring
- After major changes
- User complaints about slowness
- SEO optimization
- Mobile optimization
- Performance baseline setting
Quick Start
Minimal working example:
Core Web Vitals (Google):
Largest Contentful Paint (LCP):
Measure: Time to load largest visible element
Good: <2.5 seconds
Poor: >4 seconds
Impacts: User perception of speed
First Input Delay (FID):
Measure: Time from user input to response
Good: <100 milliseconds
Poor: >300 milliseconds
Impacts: Responsiveness
Cumulative Layout Shift (CLS):
Measure: Visual stability (unexpected layout shifts)
Good: <0.1
Poor: >0.25
Impacts: User frustration
---
Additional Metrics:
First Contentful Paint (FCP):
// ... (see reference guides for full implementation)
Reference Guides
Detailed implementations in the references/ directory:
| Guide | Contents |
|---|---|
| Performance Metrics | Performance Metrics |
| Performance Analysis Process | Performance Analysis Process |
| Optimization Strategies | Optimization Strategies |
| Monitoring & Continuous Improvement | Monitoring & Continuous Improvement |
Best Practices
✅ DO
- Measure regularly (not just once)
- Use field data (real users) + lab data
- Focus on Core Web Vitals
- Set realistic targets
- Prioritize by impact
- Monitor continuously
- Setup performance budgets
- Test on slow networks
- Include mobile in testing
- Document improvements
❌ DON'T
- Ignore field data
- Focus on one metric only
- Set impossible targets
- Optimize without measurement
- Forget about images
- Ignore JavaScript costs
- Skip mobile performance
- Over-optimize prematurely
- Forget about monitoring
- Expect improvements without effort
同梱ファイル
※ ZIPに含まれるファイル一覧。`SKILL.md` 本体に加え、参考資料・サンプル・スクリプトが入っている場合があります。
- 📄 SKILL.md (2,506 bytes)
- 📎 references/monitoring-continuous-improvement.md (1,604 bytes)
- 📎 references/optimization-strategies.md (1,313 bytes)
- 📎 references/performance-analysis-process.md (2,204 bytes)
- 📎 references/performance-metrics.md (1,056 bytes)
- 📎 scripts/health-check.sh (383 bytes)