Tekoälyagenttisi sai juuri Core Web Vitals -supervoimat
Yhdistä Claude Code CoreDash-kenttädataasi. Se löytää pahimman pullonkaulasi miljoonien sivulatausten joukosta, jäljittää juurisyyn Chromessa ja kirjoittaa korjauksen. Agenttipohjaista verkkosuorituskykyä — ei raporttia, vaan se todellinen koodirivi, jota pitää muuttaa.
Asenna kahdessa minuutissa Aloita ilmainen CoreDash-kokeilu »Trusted by market leaders · Client results
Tekoälyn suorituskykytyökaluilla on dataongelma
Useimmat tekoälyagentit optimoivat Lighthousen mukaan. Synteettinen tulos simuloidulla laitteella, jota Google ei käytä sijoituksiin. Hyödyllinen verkkosuorituskyvyn tekoälyagentti aloittaa samasta datasta kuin Google: todellisista käyttäjistä budjettipuhelimilla, pätkivillä yhteyksillä ja mantereilla, joita kehityskoneesi ei ole koskaan nähnyt.
Lighthouse ei ole sijoitussignaalisi
Google arvottaa sijoitukset CrUX-kenttädatan perusteella todellisilta Chrome-käyttäjiltä 28 päivän ajalta. Täydellinen Lighthouse-tulos ja epäonnistunut kenttätulos tapahtuvat jatkuvasti. 52 % mobiilisivustoista epäonnistuu vähintään yhdessä Core Web Vitals -mittarissa kentällä.
Sokeat agentit tekevät sokeita korjauksia
Ilman todellista käyttäjädataa tekoälyagentti ei tiedä, mikä sivu on hidas, mikä elementti on pullonkaula, tai auttoiko sen tekemä korjaus. Se optimoi simulaation ja jättää asian siihen. Todelliset käyttäjäsi ovat eri mieltä.
Manuaalinen tutkinta vie tunteja
Segmentoi data. Tee hypoteesi. Aja jäljitys (trace). Vahvista. Luonnostele korjaus. Kokenut suorituskykyinsinööri käyttää 2–4 tuntia ongelmaa kohden. Kerro se sivustosi jokaisella hitaalla sivulla.
INP:tä ei voi simuloida laboratoriossa ollenkaan Interaction to Next Paint mittaa, kuinka todelliset käyttäjät ovat vuorovaikutuksessa sivusi kanssa. Mikään synteettinen työkalu ei voi jäljitellä todellista käyttäjäkäyttäytymistä: minne he napauttavat, kuinka nopeasti he vierittävät, mitä laitetta he pitelevät. Lighthouse ei edes raportoi INP:tä. Jos tekoälyagenttisi ajaa Lighthousen, se on sokea pahimmille interaktiivisuusongelmillesi. Kenttädata on ainoa lähde.
Kaksi totuudenlähdettä: Kenttädata kohtaa selainnäytön
CWV Superpowers yhdistää CoreDashin todellisen käyttäjädatan kohdennettuihin Chrome-jäljityksiin. Kenttädata kertoo sille mikä on hidasta. Chrome kertoo sille miksi.
CoreDash kertoo agentille, mikä on hidasta
CoreDash seuraa jokaista sivulatausta jokaiselta todelliselta käyttäjältä. Jokaista mittaria, joka on kohdistettu juuri siihen elementtiin, joka aiheuttaa ongelman. Ei otantaa, ei rajoituksia.
Kun CoreDash raportoi 4,2 sekunnin LCP:n, josta Load Delay vie 52 % kokonaisajasta div.hero > img.main -elementissä, agentti tietää tarkalleen, mistä etsiä. Ei arvaus. Mittaus miljoonista todellisista istunnoista.
Taito kysyy yli 25 CoreDash-ulottuvuutta: LCP-elementti, elementin tyyppi, prioriteettitila, vaiheen erittely, INP-vuorovaikutuskohde, LOAF-skriptit, CLS-siirtyvä elementti, laitetyyppi, vierailijatyyppi, verkon nopeus, 7 päivän trendit.
Chrome kertoo agentille, miksi se on hidasta
CWV Superpowers vierailee sivulla mobiiliemulaatiolla: Fast 3G, 4x CPU-kuristus. Se jäljittää vain pullonkaulavaiheen, jonka CoreDash tunnisti.
Onko Load Delay pullonkaula? Agentti tutkii verkon vesiputouksen (waterfall) löytääkseen löytöviiveet (discovery gaps). Render Delay? Se etsii estäviä skriptejä ja kirjasimien latausviiveitä.
Tulos: filmstrip-kuvakaappaukset, verkon vesiputous ja kohdennettu näyttö, joka selittää kenttädatasi paljastaman juurisyyn.
Suhteellinen päättely, ei absoluuttiset kynnykset
Lighthouse kertoo sinulle "Render Delay on 350 ms." Onko se ongelma? Ei aavistustakaan. CWV Superpowers tunnistaa pullonkaulaksi sen vaiheen, joka kuluttaa suurimman prosentin kokonaisajasta.
INP on 350 ms. Input Delay 70 ms (20 %), Processing 80 ms (23 %), Presentation 200 ms (57 %). Presentation on pullonkaula, vaikka 200 ms kuulostaa yksinään hyvältä. Sen korjaaminen siirtää viisaria. Input Delayn optimointi tuskin näkyy.
Tämä estää suorituskykytyön yleisimmän virheen: väärän asian korjaamisen.
Viisi vaihetta: "Jokin on hidasta" -tilasta koodikorjaukseen
Kysy siltä kysymys. Viisi vaihetta myöhemmin sinulla on korjaus, jota tukee todellinen käyttäjänäyttö.
1. Löytäminen (Discovery)
Skannaa CoreDash-datasi pahimpien sivujen ja mittareiden varalta. Priorisoi huonot arviot, mobiililaitteet, vilkasliikenteiset sivut ja p75-tulokset, jotka piilottavat pitkän huonon hännän.
2. Diagnostiikka
Jakaa mittarin vaiheisiin. LCP: TTFB, Load Delay, Load Time, Render Delay. INP: Input Delay, Processing, Presentation. Nimeää pullonkaulan prosenteilla.
3. Chrome-jäljitys (Trace)
Vierailee sivulla mobiiliemulaatiolla. Jäljittää vain pullonkaulavaiheen vaiheesta 2. Kaappaa verkon vesiputouksen, filmstripin ja estävät resurssitodisteet.
4. Juurisyistä
Yhdistää molemmat todistuslähteet yhdeksi lausunnoksi: elementti, syy, CoreDash-mittarit ja se, minkä Chrome vahvisti. Ei epäselvyyttä.
5. Korjaa tai raportoi
Valintasi. Käytä koodikorjausta sisältäen tiedoston, rivin, elementin sekä tilanteen ennen/jälkeen. Luo itsenäinen HTML-raportti kaavioineen ja todisteineen. Tai molemmat.
25+ ulottuvuutta: Jokainen näkökulma, jonka kenttädatasi kattaa
Nämä ovat todellisia CoreDash-ulottuvuuksia, joita agentti kysyy. Ei tiivistelmä. Koko kuva.
LCP (Largest Contentful Paint)
LCP-elementti Elementin tyyppi Prioriteettitila TTFB-vaihe Load Delay Load Time Render DelayINP (Interaction to Next Paint)
INP-kohde Input Delay Processing Presentation LOAF-skriptit LataustilaCLS (Cumulative Layout Shift)
Siirtyvä elementti Siirtymän syy Siirtymän ajoitusSegmentit
Laitetyyppi Maa Selain Käyttöjärjestelmä Yhteys Vierailijatyyppi Sivun polkuTrendit
7 päivän muutos (delta) 28 päivän peruslinja (baseline) Regressioiden tunnistusDiagnosoi: Vaihetason erittely jokaiselle Core Web Vitals -mittarille
Ei vain pisteitä. Jokainen mittari jaettuna vaiheisiin käyttämällä CoreDashin todellista käyttäjäattribuutiota.
Korjaa LCP tekoälyllä: Largest Contentful Paint -diagnostiikka
4-vaiheinen erittely: TTFB, Load Delay, Load Time, Render Delay. Tunnistaa, mikä vaihe kuluttaa suurimman osan kokonaisajasta.
Elementin attribuutio: tarkka LCP-elementti, sen tyyppi (kuva, teksti, taustakuva, video) ja prioriteettitila (fetchpriority, laiska lataus - lazy loading).
Tyypilliset korjaukset: lisää preload-vihje, poista laiska lataus sankarikuvasta (hero), optimoi kuvaformaatti, korjaa renderöinnin estävä skripti.
Korjaa INP tekoälyllä: Interaction to Next Paint -diagnostiikka
3-vaiheinen erittely: Input Delay, Processing, Presentation. Ainoa mittari, jota ei voi simuloida laboratoriossa. Kenttädata on ainoa lähde.
Skriptin attribuutio: Long Animation Frames (LOAF) nimeää tarkan JavaScript-tiedoston ja keston. Lisäksi sivun lataustila vuorovaikutuksen tapahtuessa.
Tyypilliset korjaukset: yield pääsäikeelle (main thread), viivytä arviointia, jaa tapahtumankäsittelijät (event handlers), content-visibility suurille DOM-rakenteille.
CLS: Cumulative Layout Shift
5 syykuviota: kuvat ilman mittoja, kirjasinten vaihdot (font swaps), dynaamisesti lisätty sisältö, myöhään latautuvat resurssit, CSS-animaatiot layout-ominaisuuksissa.
Moninaiset ulottuvuudet: vertaa mobiili vs. työpöytä, uudet vs. palaavat vierailijat, nopeat vs. hitaat verkot syyn kaventamiseksi.
Tyypilliset korjaukset: lisää leveys/korkeus (width/height), font-display: optional, minimikorkeuden (min-height) varaus, käytä transform-ominaisuutta top/left-sijaan.
Miltä juurisyylausunto näyttää
Ei "harkitse kuviesi optimointia." Tämä on todellinen tuloste. Tarpeeksi tarkka tarkistettavaksi ja yhdistettäväksi (merge).
Juurisyy:
LCP-kuva div.hero-banner > img.product-main sivulla /product/running-shoes-42 löydetään 1 980 ms myöhässä, koska siitä puuttuu preload-vihje eikä sillä ole fetchpriority="high"-määritettä.
CoreDash-näyttö:
LCP on 3 820 ms (huono) mobiilissa, p75. Load Delay on pullonkaula 1 980 ms:ssä (52 % kokonaisajasta). Prioriteettitila: 3 (ei esiladattu). Trendi: huononeva +340 ms 7 päivän aikana.
Chrome-näyttö:
Verkon vesiputous näyttää 1 940 ms:n viiveen HTML:n ensimmäisen tavun ja kuvapyynnön välillä. Kuvaan viitataan vain CSS:ssä, joten preload-skanneri ei näe sitä.
Korjaus:
Lisää <link rel="preload" href="/images/hero.jpg" as="image" fetchpriority="high"> tiedoston templates/product.html riville 12. Aseta fetchpriority="high" img-elementtiin rivillä 47.
Yleinen tekoälyn neuvo:
"Harkitse fetchpriority-määritteen lisäämistä LCP-kuvaasi ja varmista kriittisten resurssien asianmukainen esilataus."
CWV Superpowers:
Elementti: div.hero-banner > img.product-main
Tiedosto: templates/product.html, rivi 47
Näyttö: 52 % LCP-ajasta Load Delay -vaiheessa (CoreDash p75). 1 940 ms:n löytöviive (Chrome-vesiputous).
Korjaus: 2-rivinen koodimuutos ennen/jälkeen -vertailulla (diff).
Vertaile: Miten CWV Superpowers pärjää
Eri työkalut ratkaisevat eri ongelmia. Tässä on, mitä kukin niistä todella tekee.
| Ominaisuus | CoreDash + CWV Superpowers | Chrome DevTools MCP | PSI / Lighthouse MCP |
|---|---|---|---|
| Datalähde | Todelliset käyttäjät (28 päivän kenttädata) | Yksittäinen laboratorioistunto | Simuloitu yksittäinen lataus |
| INP-mittaus | ✓ Todelliset vuorovaikutukset | ✗ Ei todellisia käyttäjiä | ✗ Ei mitata |
| Vaihe-erittely | ✓ LCP, INP, CLS -vaiheet | ~ Manuaalinen analyysi | ✗ Vain tulos |
| Elementin attribuutio | ✓ Tarkka elementti + prioriteetti | ~ Jos tiedät mistä etsiä | ~ Yleisiä ehdotuksia |
| Suhteellinen päättely | ✓ Pullonkaula prosentteina | ✗ Absoluuttiset arvot | ✗ Absoluuttiset arvot |
| Segmenttien vertailu | ✓ Laite, maa, selain | ✗ Yksi konfiguraatio | ✗ Yksi konfiguraatio |
| Trendien havaitseminen | ✓ 7 päivän delta | ✗ Yksittäinen ajankohta | ✗ Yksittäinen ajankohta |
| Chrome-jäljitys | ✓ Kohdennettu vaiheen mukaan | ✓ Täysi pääsy | ✗ Ei selainta |
| Koodikorjaukset | ✓ Tiedosto + rivi + diff | ~ Riippuu agentista | ~ Yleisiä neuvoja |
Huomaa: Chrome DevTools MCP on täydentävä. CWV Superpowers käyttää sitä kohdennettuun jäljitykseen sen jälkeen, kun kenttädata tunnistaa pullonkaulan. Ne toimivat parhaiten yhdessä.
Raportit: Pudota ne Slackiin, liitä Jiraan
Itsenäinen HTML. Ei riippuvuuksia. Ei rakennusvaihetta. Yksi tiedosto, jossa kaikki on sisällytettynä.
Koko raportti (Chromen kanssa)
Värikoodatut mittarikortit, vaihe-erittelykaaviot, filmstrip-kuvakaappaukset tärkeimmillä hetkillä (first paint, LCP, ladattu), verkon vesiputouksen SVG, juurisyyanalyysi ja suositeltu korjaus koodilla ennen/jälkeen.
Vain RUM -raportti
Samat mittarikortit ja vaihe-erittely, sekä elementin attribuutio ja juurisyyanalyysi. Ei filmstripiä tai vesiputousta, mutta diagnostiikan laatu on identtinen, koska kenttädata on totuudenlähde.
Toimii minkä tahansa MCP-asiakkaan kanssa
Claude Code: Täysi taito (skill) automatisoidulla työnkululla. Löytäminen, diagnostiikka, Chrome-jäljitys, koodikorjaukset ja raportit. Suositeltu.
Cursor: Liitännäisen asennus CoreDash MCP:n kanssa. Täysi diagnostiikka ja koodikorjaukset editorissasi.
VS Code, Windsurf, Gemini CLI: Mikä tahansa asiakasohjelma, joka tukee HTTP MCP -palvelimia, yhdistyy CoreDashiin. Sama kenttädata, sama attribuutio.
Client Success
Don't just take my word for it
CTO, DPG Media
"He found bottlenecks in our component library that we'd missed for two years. Performance gains were visible within days."
Lead Developer, Alza
"Transferred knowledge to our engineering team. We can now diagnose and resolve performance issues independently."
VP Engineering, People Inc
"Seven brands, seven different stacks. Every single one got faster. No compromises on what makes each property unique."
Product Lead, Miro
"Our dashboards were choking on main-thread work. 25% reduction in CPU usage. Users noticed immediately."
VP Engineering, Loop
"Mobile load time down 800ms. 7% lift in checkout conversion. The ROI justified the investment immediately."
VP Product, Expedia Group
"We had 80+ third-party scripts and were failing CWV on every major property. Arjen got us passing without touching our ad revenue."
Head of Digital, Rituals
"We used to break performance every other sprint. He set up budgets in our pipeline. Haven't had a regression since."
Head of Engineering, Swift
"Layout shift on checkout eliminated entirely. Went from 0.4 to 0.02 CLS across mobile and desktop."
Engineering Manager, Zalando
"Every other audit we've had gave us a list of problems. This one told us exactly what to fix first and why."
Head of Platform, Adevinta
45% reduction in blocking time across 15 marketplaces. INP from 440ms to 64ms on Fotocasa alone. Google wrote up the results on web.dev.
Käynnissä 2 minuutissa
Automatisoitu Core Web Vitals -diagnostiikka terminaalissasi. Tarvitset CoreDash-tilin, johon virtaa dataa. Ilmainen taso toimii.
Claude Code
claude mcp add --transport http coredash \
https://app.coredash.app/api/mcp \
--header "Authorization: Bearer cdk_YOUR_API_KEY"
/plugin marketplace add corewebvitals/cwv-superpowers
/plugin install cwv-superpowers@cwv-superpower
claude --chrome
Etsi suurin CWV-ongelmani ja korjaa se. Hae API-avaimesi CoreDashista → Project Settings → API Keys (MCP). Näytetään kerran. Tallennettu SHA-256-tiivisteenä. Vain luku.
Cursor
/plugin-add cwv-superpowers
Lisää CoreDash tiedostoon .cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": {
"coredash": {
"url": "https://app.coredash.app/api/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer cdk_YOUR_API_KEY"
}
}
}
} Muut MCP-asiakkaat
Päätepiste: https://app.coredash.app/api/mcp
Otsake: Authorization: Bearer cdk_YOUR_API_KEY
Toimii yhdessä VS Coden (Copilot agent -tila), Windsurfin, Gemini CLI:n, Claude Desktopin ja minkä tahansa HTTP MCP -asiakkaan kanssa. Yksi MCP-verkkosuorituskyvyn päätepiste, jokainen agentti.
Usein Kysytyt Kysymykset
Tarvitsenko Chromen käynnissä käyttääkseni CWV Superpowersia?
Et. Chrome-jäljitys on valinnainen. Ilman sitä saat täyden kenttädatadiagnostiikan, vaihe-erittelyt, elementin attribuution ja koodikorjausehdotukset pelkän CoreDash-datan perusteella. Chrome lisää filmstrip-kuvakaappaukset, verkon vesiputouksen ja visuaalisen vahvistuksen juurisyystä. Molemmat tilat luovat raportteja.
Miten tämä eroaa Lighthousen ajamisesta tekoälyagentissani?
Lighthouse ajaa yhden synteettisen latauksen koneellasi. CWV Superpowers käyttää 28 päivän todellista käyttäjädataa CoreDashilta: todellisia laitteita, todellisia verkkoja, todellisia vuorovaikutuksia. Se mittaa INP:n todellisista käyttäjien napautuksista (Lighthouse ei pysty). Se vertailee segmenttejä (mobiili vs. työpöytä, Intia vs. Yhdysvallat). Ja se käyttää suhteellista päättelyä löytääkseen pullonkaulavaiheen, ei vain absoluuttisia pisteitä.
Mitä tekoälykoodausagentteja tuetaan?
Mitä tahansa verkkosuorituskyvyn tekoälykoodausagenttia, joka tukee MCP (Model Context Protocol) -palvelimia. Claude Codessa on oma taito, jossa on automatisoitu 5-vaiheinen työnkulku. Cursor, VS Code (Copilot agent -tila), Windsurf, Gemini CLI ja Claude Desktop yhdistävät CoreDash HTTP MCP -päätepisteen kautta. Kenttädata ja attribuutio ovat identtisiä kaikilla asiakkailla.
Onko CoreDash ilmainen?
CoreDashilla on ilmainen taso, joka toimii CWV Superpowersin kanssa. Tarvitset sivustoltasi virtaavaa dataa (lisää CoreDash-skriptitagi). Ilmaisella tasolla ei ole otantaa eikä sivulatausrajoituksia. API-avaimet MCP-käyttöön ovat saatavilla kaikissa tilauksissa.
Voinko käyttää tätä asiakkaiden sivustoille?
Kyllä. Jokaisella CoreDash-projektilla on oma API-avain. Lisää CoreDash jokaiselle asiakassivustolle, luo vain luku -API-avain ja konfiguroi MCP-asiakkaasi. Agentti näkee vain kyseisen projektin datan. CWV Superpowers on MIT-lisensoitu, joten kaupalliselle käytölle ei ole rajoituksia.
Avointa lähdekoodia. Ei toimittajaloukkua.
Core Web Vitals -automaatio, jota voit tarkastella ja laajentaa. Orkestraattori, diagnostiikkamoduulit, Chrome-jäljityslogiikka ja raporttimallit ovat kaikki GitHubissa. Lue, miten se toimii. Forkkaa se. Laajenna sitä. Osallistu.
Aloita ilmainen kokeilusi Katso GitHubissa