·performance
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performance

yonatangross/orchestkit

Modèles d'optimisation des performances couvrant Core Web Vitals, l'optimisation du rendu React, le chargement différé, l'optimisation des images, le profilage backend et l'inférence LLM. À utiliser pour améliorer la vitesse des pages, déboguer les rendus lents, optimiser les bundles, réduire la charge utile des images, profiler le backend ou déployer efficacement des LLM.

13Installations·3Tendance·@yonatangross

Installation

$npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill performance

SKILL.md

Comprehensive performance optimization patterns for frontend, backend, and LLM inference.

| Category | Rules | Impact | When to Use |

| Core Web Vitals | 3 | CRITICAL | LCP, INP, CLS optimization with 2026 thresholds | | Render Optimization | 3 | HIGH | React Compiler, memoization, virtualization | | Lazy Loading | 3 | HIGH | Code splitting, route splitting, preloading | | Image Optimization | 3 | HIGH | Next.js Image, AVIF/WebP, responsive images |

Modèles d'optimisation des performances couvrant Core Web Vitals, l'optimisation du rendu React, le chargement différé, l'optimisation des images, le profilage backend et l'inférence LLM. À utiliser pour améliorer la vitesse des pages, déboguer les rendus lents, optimiser les bundles, réduire la charge utile des images, profiler le backend ou déployer efficacement des LLM. Source : yonatangross/orchestkit.

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Faits (prêts à citer)

Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.

Commande d'installation
npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill performance
Catégorie
</>Développement
Vérifié
Première apparition
2026-02-17
Mis à jour
2026-02-18

Réponses rapides

Qu'est-ce que performance ?

Modèles d'optimisation des performances couvrant Core Web Vitals, l'optimisation du rendu React, le chargement différé, l'optimisation des images, le profilage backend et l'inférence LLM. À utiliser pour améliorer la vitesse des pages, déboguer les rendus lents, optimiser les bundles, réduire la charge utile des images, profiler le backend ou déployer efficacement des LLM. Source : yonatangross/orchestkit.

Comment installer performance ?

Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill performance Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code ou Cursor

Où se trouve le dépôt source ?

https://github.com/yonatangross/orchestkit