lighthouse-audit
について
このスキルはGoogle Lighthouse監査を自動化し、Core Web Vitals、SEO、アクセシビリティ指標を計測します。開発者はページパフォーマンスの確認、技術的SEO問題の監査、最適化結果の比較に利用できます。複数URLの一括監査に対応し、モニタリングとレポート作成をサポートします。
クイックインストール
Claude Code
推奨npx skills add guia-matthieu/clawfu-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skillsgit clone https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skills.git ~/.claude/skills/lighthouse-auditこのコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします
ドキュメント
Lighthouse Audit
Automate Google Lighthouse audits to measure and track Core Web Vitals, SEO, and accessibility - the same metrics Google uses for search ranking.
When to Use This Skill
- Performance optimization - Measure LCP, FID, CLS before and after changes
- SEO audits - Check technical SEO issues (meta tags, structured data, etc.)
- Accessibility checks - Identify a11y issues for compliance
- Client reporting - Generate professional performance reports
- Monitoring - Track scores over time across multiple pages
What Claude Does vs What You Decide
| Claude Does | You Decide |
|---|---|
| Structures analysis frameworks | Metric definitions |
| Identifies patterns in data | Business interpretation |
| Creates visualization templates | Dashboard design |
| Suggests optimization areas | Action priorities |
| Calculates statistical measures | Decision thresholds |
Dependencies
pip install click pandas jinja2
# Also requires Chrome and Lighthouse CLI
# npm install -g lighthouse
# Or use Chrome DevTools built-in Lighthouse
Commands
Single URL Audit
python scripts/main.py audit https://example.com --categories performance,seo
python scripts/main.py audit https://example.com --format html --output report.html
Batch Audit
python scripts/main.py batch urls.txt --output results/
python scripts/main.py batch urls.txt --categories performance --format csv
Compare Before/After
python scripts/main.py compare https://example.com --baseline scores.json
python scripts/main.py compare https://example.com --baseline-url https://staging.example.com
Monitor Over Time
python scripts/main.py history https://example.com --days 30
python scripts/main.py history https://example.com --plot
Examples
Example 1: Full Site Performance Audit
# Create URL list
cat > urls.txt << EOF
https://example.com/
https://example.com/pricing
https://example.com/features
https://example.com/blog
EOF
# Run batch audit
python scripts/main.py batch urls.txt --categories performance,seo,accessibility
# Output: results/audit_2024-01-15/
# ├── example.com_.json
# ├── example.com_pricing.json
# ├── example.com_features.json
# ├── example.com_blog.json
# └── summary.csv
Example 2: Before/After Comparison
# Save baseline
python scripts/main.py audit https://example.com --output baseline.json
# Make optimizations...
# Compare
python scripts/main.py compare https://example.com --baseline baseline.json
# Output:
# Core Web Vitals Comparison
# ─────────────────────────────
# Metric Before After Change
# LCP 3.2s 1.8s -44% ✓
# FID 120ms 45ms -63% ✓
# CLS 0.25 0.08 -68% ✓
# Performance 52 89 +37 pts
Example 3: Generate Client Report
# Full audit with HTML report
python scripts/main.py audit https://client-site.com \
--format html \
--output client-report.html \
--include-screenshots
# Output: Professional HTML report with:
# - Executive summary
# - Core Web Vitals scores
# - Screenshots of issues
# - Prioritized recommendations
Audit Categories
| Category | Checks | Impact |
|---|---|---|
performance | LCP, FID, CLS, TTFB, Speed Index | Search ranking |
seo | Meta tags, headings, links, mobile | Search visibility |
accessibility | WCAG compliance, contrast, labels | Compliance |
best-practices | HTTPS, security, modern APIs | Trust |
pwa | Service worker, manifest, offline | App-like experience |
Core Web Vitals Thresholds
| Metric | Good | Needs Improvement | Poor |
|---|---|---|---|
| LCP (Largest Contentful Paint) | ≤2.5s | 2.5s-4.0s | >4.0s |
| FID (First Input Delay) | ≤100ms | 100ms-300ms | >300ms |
| CLS (Cumulative Layout Shift) | ≤0.1 | 0.1-0.25 | >0.25 |
| INP (Interaction to Next Paint) | ≤200ms | 200ms-500ms | >500ms |
Output Formats
| Format | Use Case | Content |
|---|---|---|
json | Automation, storage | Full raw data |
csv | Spreadsheets, analysis | Summary scores |
html | Client reports | Visual report |
md | Documentation | Markdown summary |
Skill Boundaries
What This Skill Does Well
- Structuring data analysis
- Identifying patterns and trends
- Creating visualization frameworks
- Calculating statistical measures
What This Skill Cannot Do
- Access your actual data
- Replace statistical expertise
- Make business decisions
- Guarantee prediction accuracy
Related Skills
- schema-markup - Fix structured data issues
- image-batch - Optimize images for LCP
- link-checker - Find broken links
Skill Metadata
- Mode: centaur
category: seo-tools
subcategory: performance
dependencies: [lighthouse, click, pandas]
difficulty: beginner
time_saved: 3+ hours/week
GitHub リポジトリ
関連スキル
llamaguard
その他LlamaGuardは、暴力やヘイトスピーチなど6つの安全性カテゴリーにおいて、LLMの入力と出力をモデレートするMetaの70-80億パラメータモデルです。94〜95%の精度を提供し、vLLM、Hugging Face、Amazon SageMakerを使用してデプロイ可能です。このスキルを使用して、AIアプリケーションにコンテンツフィルタリングと安全策を簡単に統合できます。
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その他このClaudeスキルは、リソースの適正サイジング、タグ付け戦略、支出分析を通じて、開発者がクラウドコストを最適化することを支援します。AWS、Azure、GCPにわたるクラウド支出の削減とコストガバナンスの実施のためのフレームワークを提供します。インフラコストの分析、リソースの適正サイジング、または予算制約への対応が必要な際にご利用ください。
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その他このスキルは、bitsandbytesを使用してLLMを8ビットまたは4ビット精度に量子化し、精度の低下を最小限に抑えつつ50〜75%のメモリ削減を実現します。限られたGPUメモリでより大規模なモデルを実行したり、推論を高速化するのに理想的で、INT8、NF4、FP4などのフォーマットをサポートしています。HuggingFace Transformersと統合され、QLoRAトレーニングや8ビットオプティマイザーを可能にします。
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その他このClaudeスキルは、複数のエージェントを配備し、3つ以上の独立した問題を並行して調査・修正します。共有状態や依存関係がなく解決可能な、無関係な障害が発生するシナリオ向けに設計されています。中核となる機能は並列問題解決であり、効率を最大化するために独立した問題領域ごとに1つのエージェントを割り当てます。
