快速判断
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.
适合任务
- 把重复任务整理成可复用的 AI 操作流程。
- 让 AI 在特定场景下按统一规范执行。
- 为团队或个人工作流提供可复制的任务说明。
输入与输出
输入:任务目标、上下文材料、文件路径、约束条件或需要处理的内容。
输出:按 Skill 说明生成的文档、代码、检查结果、计划、建议或操作步骤。
示例任务
- 使用 claude-monitor 帮我处理当前任务,并说明执行前需要确认的输入。
- 根据 claude-monitor 的说明,给我一个安全的使用步骤清单。
安装方式
- 下载本站提供的 Skill ZIP 并解压。
- 把解压后的 Skill 目录放入当前 AI 工具支持的
skills目录。 - 如需在线查看原始内容,可打开 GitHub 的
SKILL.md。
在线原始地址:claude-monitor/SKILL.md
风险边界
使用前请检查权限、外部依赖和要处理的数据类型。不要把密码、密钥、身份信息或敏感客户资料交给未经确认的 Skill。
SKILL.md 文档介绍
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.pyO 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 recomendadassummary: 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-detailMostra 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 300Parâmetros:
--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.pyMede 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
| Métrica | OK | Warning | Critical |
|---------|-----|---------|----------|
| CPU % | <60% | 60-85% | >85% |
| RAM usada % | <70% | 70-85% | >85% |
| RAM browsers | <3 GB | 3-6 GB | >6 GB |
| Processos browser | <30 | 30-60 | >60 |
| Disco livre | >15% | 10-15% | <10% |
| Latência rede | <200ms | 200-500ms | >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.