davidcastagnetoa/skills

k6

Pruebas de carga con scripting en JavaScript más ligero que Locust

First seen Mar 3, 2026

Installation

$ npx skills add davidcastagnetoa/skills --skill k6

Also in this package

Other skills from davidcastagnetoa/skills · top by installs.

npx skills add davidcastagnetoa/skills

Browse all from davidcastagnetoa/skills

More details

Agent compatibility

Declared targets from SKILL.md / docs. Unmarked agents are not listed — the skill may still install via the CLI.

Claude Code Not declared
Cursor Not declared
Codex Not declared
GitHub Copilot Not declared
Windsurf Not declared
Gemini CLI Not declared
Cline Not declared
OpenCode Not declared

Repository health

Stars 1
Default branch main
Open issues 0
Status Active

Package contents

Files included with this skill beyond the listing page.

  • skill md SKILL.md 2,199 B
  • docs SUMMARY.md 77 B

History

  1. First seen on skills.sh
  2. First recorded snapshot · 13 installs

SKILL.md

k6

Herramienta de pruebas de carga y rendimiento que utiliza scripts en JavaScript para definir escenarios de prueba. Es más ligera que Locust y permite validar que el sistema de verificación cumple con el objetivo de respuesta menor a 8 segundos bajo carga concurrente.

When to use

Usar para validar los requisitos de rendimiento del sistema de verificación antes de cada release a producción. Ejecutar pruebas de carga contra los endpoints del pipeline KYC (captura, liveness, OCR, face_match, decisión) para asegurar que el tiempo de respuesta total se mantiene por debajo de 8 segundos y la disponibilidad supera el 99.9%.

Instructions

  1. Instalar k6: brew install k6 (macOS) o descargar desde https://k6.io/docs/getting-started/installation/.
  2. Crear el directorio backend/tests/load/ para almacenar los scripts de pruebas de carga.
  3. Escribir un script base backend/tests/load/verification_flow.js que simule el flujo completo de verificación KYC.
  4. Definir escenarios de carga progresiva: stages: [{duration: '1m', target: 10}, {duration: '3m', target: 50}, {duration: '1m', target: 0}].
  5. Configurar thresholds que reflejen los requisitos del sistema: thresholds: { httpreqduration: ['p(95)<8000'], httpreqfailed: ['rate<0.001'] }.
  6. Crear scripts específicos para cada módulo crítico: liveness endpoint, OCR processing, face_match comparison.
  7. Ejecutar las pruebas: k6 run backend/tests/load/verification_flow.js y analizar los resultados.
  8. Integrar en CI como paso opcional en PRs y obligatorio antes de releases: exportar resultados a JSON para comparación histórica.

Notes

  • Ejecutar pruebas de carga contra un entorno de staging dedicado, nunca contra producción ni contra entornos compartidos de desarrollo.
  • Los módulos de ML (liveness, face_match) serán los cuellos de botella; diseñar tests específicos para medir su throughput y latencia bajo concurrencia.
  • Usar k6 Cloud o Grafana para visualización de resultados si se necesitan dashboards históricos de rendimiento.