# Network Latency Benchmark

> 网络延迟基准测试

- Skill: `yangyuchen-work/network-latency-benchmark` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add yangyuchen-work/network-latency-benchmark`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/yangyuchen-work/network-latency-benchmark/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: YangYuChen-Work (https://skillmd.com/u/yangyuchen-work)
- Updated: 2026-09-22
- Page: https://skillmd.com/skills/yangyuchen-work/network-latency-benchmark

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# 网络延迟基准测试

## 适用场景
## 稳定自动版（可长期运行）

## 功能说明
# 网络延迟基准测试

> 持续测量多代理网络延迟，提前识别拓扑与扩容瓶颈。

## 这个案例能帮你做什么

- 监控 P50/P95/P99 延迟，判断当前规模是否接近上限。
- 跟踪节点数量与延迟关系，识别非线性劣化点。
- 提前发现拓扑变化和异常波动，避免线上才暴露问题。

## 你需要的 Skills（按类型）

| 类型 | Skill | 用途 | 来源 |
|---|---|---|---|
| 内置 | `web_fetch` | 拉取 mesh 状态 | OpenClaw Built-in |
| 内置 | `system` | 记录与计算性能指标 | OpenClaw Built-in |

## 快速体验版（先跑一轮）

```javascript
async function benchmarkMesh() {
  const start = Date.now();
  const responses = await Promise.all(nodes.map(n => ping(n)));
  const latency = Date.now() - start;
  return { latency, responses };
}
```

先手工执行一次，确认可拿到基础延迟数据。

## 稳定自动版（可长期运行）

### 1) 每日 02:00 基准任务（原文流程）

```text
Daily at 02:00:
1. Query agent mesh status
2. Measure P50/P95/P99 latency
3. Track node count vs latency correlation
4. Detect topology shifts
5. Report anomalies
```

### 2) 指标建议（原文）

- Coordination latency
- Message throughput
- Node churn rate
- Regional cluster formation

## 成功标准
- 每日延迟数据稳定采集。
- 每周能产出趋势判断。
- 瓶颈与异常有明确记录。

## 源文件
来源：awesome-openclaw-zh  
原始文件：26-network-latency-benchmark.md