Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
开发敏感数据github未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

claude-monitorClaude monitor 浏览器

Agent Skill

claude-monitor 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

总安装

1,272

周安装

53

GitHub Stars

35,677

下载量

424
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:claude-monitor(Claude monitor 浏览器)
来源仓库:https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills
仓库路径:skills/claude-monitor
安装命令:
npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill claude-monitor
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill claude-monitor

简介

监控系统资源使用情况并提供健康诊断建议。

  • 支持 CPU、内存、磁盘与网络状态的持续追踪。
  • 可自动识别高负载进程与连接异常问题。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。
  • 需谨慎处理进程终止操作,避免误杀关键服务。
  • 建议设置合理阈值以减少误报频率。claude-monitor 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

Claude Monitor — Diagnóstico de Performance

Overview

Monitor de performance do Claude Code e sistema local. Diagnostica lentidao, mede CPU/RAM/disco, verifica API latency e gera relatorios de saude do sistema.

When to Use This Skill

  • When the user mentions "lento" or related topics
  • When the user mentions "lentidao" or related topics
  • When the user mentions "lag" or related topics
  • When the user mentions "lagado" or related topics
  • When the user mentions "travando" or related topics
  • When the user mentions "claude lento" or related topics

Do Not Use This Skill When

  • The task is unrelated to claude monitor
  • A simpler, more specific tool can handle the request
  • The user needs general-purpose assistance without domain expertise

How It Works

Skill para diagnosticar e resolver problemas de lentidão no Claude Code e no sistema. Determina se o gargalo é local (PC) ou remoto (API Claude) e sugere ações corretivas.

Quando Usar

  • Usuário reclama que o Claude Code está lento ou travando
  • Troca de sessões de conversa demora para carregar
  • Respostas do Claude demoram muito
  • PC parece lento enquanto usa o Claude Code
  • Qualquer menção a performance, lag, lentidão

1. Diagnóstico Rápido (Health_Check.Py)

Rode SEMPRE como primeiro passo:

python C:\Users\renat\skills\claude-monitor\scripts\health_check.py

O script analisa em ~3 segundos:

  • CPU: Uso atual e por core. >80% = gargalo provável
  • RAM: Total, usada, disponível. >85% = pressão de memória
  • Browsers: Processos e RAM por browser. >5GB total = excesso de abas
  • Claude Code: Processos e RAM consumida
  • Disco: Espaço livre. <10% = impacto em swap/performance
  • Rede: Latência ao endpoint da API Claude
  • Diagnóstico: Classificação automática do problema com sugestões

2. Interpretar O Resultado

O script retorna um JSON com diagnosis contendo:

  • bottleneck: "cpu" | "ram" | "browsers" | "disk" | "network" | "claude_api" | "ok"
  • severity: "critical" | "warning" | "ok"
  • suggestions: Lista de ações recomendadas
  • summary: Resumo em português para mostrar ao usuário

Mostre o summary ao usuário e ofereça executar as sugestões.

3. Ações Corretivas Automáticas

Baseado no diagnóstico, ofereça ao usuário:

Se CPU alta (>80%):

  • Listar processos consumindo mais CPU
  • Sugerir fechar processos pesados desnecessários
  • Verificar se Windows Update está rodando em background

Se browsers pesados (>5GB RAM ou >40 processos):

python C:\Users\renat\skills\claude-monitor\scripts\health_check.py --browsers-detail

Mostra RAM por browser e sugere quais fechar. Nunca fechar processos sem permissão explícita do usuário.

Se disco cheio (>85%):

  • Mostrar pastas maiores
  • Sugerir limpeza de Temp, cache de browsers, lixeira

Se rede lenta (latência >500ms):

  • Testar conexão com api.anthropic.com
  • Sugerir verificar VPN, proxy, ou conexão WiFi

4. Monitor Contínuo (Opcional)

Se o usuário quiser monitoramento em background:

python C:\Users\renat\skills\claude-monitor\scripts\monitor.py --interval 30 --duration 300

Parâmetros:

  • --interval: Segundos entre cada amostra (default: 30)
  • --duration: Duração total em segundos (default: 300 = 5 min)
  • --output: Caminho do arquivo de log (default: monitor_log.json)
  • --alert-cpu: Threshold de CPU para alerta (default: 80)
  • --alert-ram: Threshold de RAM % para alerta (default: 85)

O monitor salva snapshots periódicos e gera um relatório ao final com:

  • Picos de CPU e RAM
  • Tendência (melhorando/piorando/estável)
  • Eventos de alerta detectados
  • Recomendação final

5. Benchmark Da Api Claude (Opcional)

Para testar se a lentidão é da API:

python C:\Users\renat\skills\claude-monitor\scripts\api_bench.py

Mede o tempo de resposta do processo Claude Code local (não faz chamadas à API). Compara com tempos típicos e indica se está dentro do esperado.

Thresholds De Referência

MétricaOKWarningCritical
CPU %<60%60-85%>85%
RAM usada %<70%70-85%>85%
RAM browsers<3 GB3-6 GB>6 GB
Processos browser<3030-60>60
Disco livre>15%10-15%<10%
Latência rede<200ms200-500ms>500ms

Dicas Para O Usuário

Quando apresentar o diagnóstico, inclua estas dicas contextuais:

  • Muitas abas = muito CPU/RAM: Cada aba de browser é um processo separado. 50 abas = 50 processos competindo por recursos.
  • Claude Code é pesado: Ele roda vários processos Electron. É normal consumir 3-5 GB. Mas se estiver usando >6 GB com várias sessões, considere fechar sessões antigas.
  • Troca de sessão lenta: Geralmente causada por CPU alta ou muitos processos competindo. A sessão precisa carregar o histórico da conversa, e se o CPU está ocupado, demora.
  • Disco quase cheio: Afeta a velocidade do swap (memória virtual) e pode causar lentidão generalizada.

Dependências

  • Python 3.10+
  • psutil (instalado automaticamente pelo script se não disponível)
  • Nenhuma API key necessária

Best Practices

  • Provide clear, specific context about your project and requirements
  • Review all suggestions before applying them to production code
  • Combine with other complementary skills for comprehensive analysis

Common Pitfalls

  • Using this skill for tasks outside its domain expertise
  • Applying recommendations without understanding your specific context
  • Not providing enough project context for accurate analysis

Limitations

  • Use this skill only when the task clearly matches the scope described above.
  • Do not treat the output as a substitute for environment-specific validation, testing, or expert review.
  • Stop and ask for clarification if required inputs, permissions, safety boundaries, or success criteria are missing.

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

35.63%
按下载量换算151

Claude

31.17%
按下载量换算132

Cursor

19.97%
按下载量换算85

Gemini CLI

9.16%
按下载量换算39

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

继续浏览同类 Skills