sickn33/agentic-awesome-skills

claude-monitor

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.

First seen Mar 7, 2026

Installation

$ npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill claude-monitor

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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 Declared
Cursor Not declared
Codex Not declared
GitHub Copilot Not declared
Windsurf Not declared
Gemini CLI Declared
Cline Not declared
OpenCode Not declared

Repository health

Stars 46.1K
License LICENSE
Default branch main
Open issues 0
Status Active

Skill metadata

Parsed from SKILL.md frontmatter.

Declared agents claude-code gemini antigravity

Package contents

Files included with this skill beyond the listing page.

  • skill md SKILL.md 6,359 B
  • docs SUMMARY.md 178 B

History

  1. First seen on skills.sh
  2. First recorded snapshot · 96 installs

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

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.