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har-replay

仓库创建 2021年3月19日最近提交 6 天前SkillHot 收录 6 天前

⬈ GitHub 仓库 ⬈ SKILL.md 原文件 ⬇ Raw 原始文件

▸ 精选理由

无需真实后端或数据库即可用真实流量复现问题，调试效率高。

▸ 风险提示

HAR 文件可能包含敏感数据，使用前需脱敏或审查。

这个 Skill 做什么

用 HAR 文件模拟后端响应以复现场景，便于调试前端渲染与性能问题。

把一个 .har 文件当作假后端来回放，让前端在本地用和生产一模一样的流量渲染页面，方便重现渲染或性能问题。适合要复现某个仪表盘、接口交互或用真实流量做性能诊断时使用。过程不需要数据库或鉴权，只要提供 har 文件路径就能分析并回放请求/响应。

▸ 展开 SKILL.md 英文原文

Replay a HAR file as a mock backend to reproduce frontend performance issues with production data. Use when asked to replay a HAR file, reproduce a dashboard with a HAR, or test frontend performance with captured traffic.

开发编程HAR重放前端复现性能模拟后端Claude Code

6.0k

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仓库内 Skill

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安装 / 使用

给你的 Agent 一句话（通用）

帮我安装这个 skill：https://raw.githubusercontent.com/lightdash/lightdash/main/.claude/skills/har-replay/SKILL.md

或 curl 直取 SKILL.md

curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/lightdash/lightdash/main/.claude/skills/har-replay/SKILL.md"

SKILL.MD 节选查看完整文件 ↗

# HAR Replay

Replay a HAR file as a mock Lightdash backend so the frontend renders with exact production data. No database, warehouse, or authentication needed.

The user must provide a path to a `.har` file. If not provided as `$ARGUMENTS`, ask for it.

## Step 1: Analyze the HAR file

Run a Python script to extract key information from the HAR:

```python
import json, sys, re
from collections import Counter
from urllib.parse import urlparse

har_path = "$HAR_FILE_PATH"
with open(har_path) as f:
    har = json.load(f)

entries = har['log']['entries']

# Extract the page URL from the HAR pages section
page_path = None
pages = har['log'].get('pages', [])
for p in pages:
    title = p.get('ti

via SKILL·HOT · 数据来自 GitHub 公开信息 · 原文版权归作者所有