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为什么创建 CoreDash
CoreDash 诞生，是因为现有的 RUM 工具并非为实际的性能优化工作方式而设计。太多仪表盘只看重表面评分，而忽视了诊断深度。它们采样数据、限制 URL、用企业版定价锁死功能。甚至让你等上 28 天，只为用 CrUX 确认你早已怀疑的问题。CoreDash 为解决这一痛点而生。
在对企业级网站进行多年审计并饱受低效工具折磨后，Arjen Karel 开发了 CoreDash，作为自己在实战中真正想用的平台。实时归因每个 Core Web Vital。全维度细分。无人工限制。每个指标的测量方式都与 Google 完全一致。
如今，欧洲及其他地区许多大型网站的性能团队都在使用 CoreDash。曾支撑数百万网页企业级审计的同一套基础设施，现在向所有关注 Core Web Vitals 的团队开放。
地理分布视图展示了不同地区真实用户的网站体验。你可以用它来审计你的 CDN 策略，找出影响体验的网络延迟发生在哪里，并验证基础设施的调整是否见效。
驱动我们产品的理念
- 测量真实用户的体验。Lab 分数只能说明一部分问题。而在不稳定的 4G 网络下使用千元机的真实用户，其体验完全是另一回事。CoreDash 通过 PerformanceObserver API 直接从浏览器捕获高保真的 field data。你优化的是真实环境，而非模拟环境。
- 关注分布，而非平均值。p75 和长尾效应揭示了真实体验的现状，以及收入损失发生在何处。CoreDash 提供了每个指标的完整分布，让你能够找出需要关注的细分群体，而不是仅仅为中位数达标而庆祝。
- 绝不成为性能瓶颈。如果监控工具本身拖慢了你的网站，那就本末倒置了。CoreDash 收集器体积小于 2KB，完全异步，在不阻塞 main thread 的情况下被动监听浏览器 API。对你要测量的体验零影响。
从设计上保护隐私
CoreDash 不收集任何个人数据，也不需要 cookies。所有数据仅在 EU 进行处理和存储。这意味着完全符合 GDPR，既不需要隐私同意弹窗，也不会因用户拒绝 cookies 而丢失页面浏览量。你测量的是 100% 的流量。
AI 原生
CoreDash 内置了 Model Context Protocol (MCP) 服务器。直接将 Claude、Cursor 或任何 AI 智能体连接到你的实时 Core Web Vitals 数据。AI 可以利用你在仪表盘上看到的相同真实用户数据，分析趋势、识别性能退化并给出优化建议。
