/relay-probe

探测AI中转站连接性、延迟和吞吐量。支持Anthropic原生API和OpenAI兼容格式。发送多轮测试请求，统计TTFT、P50/P95延迟、吞吐量和错误率。 Use when: "测试中转站", "probe relay", "test api", "延迟测试", "中转站速度".

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relay-radar

1484 skills

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$ npx -y skills add AetherCore-Dev/relay-radar --skill relay-probe --agent claude-code

How it fires

How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.

Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.
You can call itInvoke it directly when you want it.
Slash command/relay-probe

Context preview

The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.

探测AI中转站连接性、延迟和吞吐量。支持Anthropic原生API和OpenAI兼容格式。发送多轮测试请求，统计TTFT、P50/P95延迟、吞吐量和错误率。 Use when: "测试中转站", "probe relay", "test api", "延迟测试", "中转站速度".

SKILL.md

relay-probe.SKILL.md

name: relay-probe
version: 1.0.0
description: |
  探测AI中转站连接性、延迟和吞吐量。支持Anthropic原生API和OpenAI兼容格式。
  发送多轮测试请求，统计TTFT、P50/P95延迟、吞吐量和错误率。
  Use when: "测试中转站", "probe relay", "test api", "延迟测试", "中转站速度".
allowed-tools:
  - Bash
  - Read
  - Write
  - AskUserQuestion

/relay-probe — AI中转站探测

使用方法

探测中转站的连接质量，包括延迟、吞吐量、错误率。

快速探测（单个端点）

# 直接测试一个中转站
curl -w "\nTTFB: %{time_starttransfer}s\nTotal: %{time_total}s\n" \
  -X POST "$RELAY_URL/v1/messages" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-api-key: $RELAY_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{"model":"claude-sonnet-4","max_tokens":10,"messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}'

多轮探测（使用relay-radar CLI）

# 1. 初始化配置
npx relay-radar init

# 2. 编辑 relay-radar.json 添加中转站信息

# 3. 运行探测
npx relay-radar probe

工作流程

1. **收集信息**: 询问用户要测试的中转站URL和API Key 2. **快速健康检查**: 发送单个请求确认端点可用 3. **多轮探测**: 2轮预热 + 5轮正式测试 4. **分析结果**: 计算统计指标 5. **输出报告**: 表格形式展示结果

关键指标

| 指标 | 优秀 | 良好 | 较差 | |------|------|------|------| | TTFT | <500ms | 500-2000ms | >2000ms | | P95延迟 | <3s | 3-10s | >10s | | 吞吐量 | >30 tok/s | 15-30 tok/s | <15 tok/s | | 错误率 | 0% | <5% | >5% | | 流式支持 | ✅ | - | ❌ |