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背景

Agent Skill 是一个可复用的能力单元，通常包含明确的职责边界、触发条件、输入输出约定，且可能封装了提示词、工具调用逻辑、状态 处理和约束规则。在工程化 Agent 系统中，Skill 更接近“函数 / 用例 / 子代理”。相对于提示词（Prompt），提示词只是其中的一部分实现细节，而不是 Skill 本身。从抽象层级看，提示词解决的是“模型怎么想、怎么说”，Skill 解决的是这个 Agent 能做什么、在什么条件下做、做到什么程度。

Vercel 刚刚开源了react-best-practices——一套封装了其 10 余年 React 与 Next.js 优化经验的 Agent Skills（智能体技能包）。不同于传统的性能文档，这个结构化仓库以AI 友好为核心设计目标，能直接集成到编码智能体（如 Claude Code、Cursor、Codex）中，让开发者与 AI 共同遵循统一的性能优化标准，从事后救火转向事前预防。

为什么需要这套 Skills？

React 生态的性能优化长期面临一个痛点：反应式优化（Reactive Optimization）。多数团队的流程是“版本发布→用户反馈卡顿→排查性能问题”，这种模式不仅成本高，还容易陷入优化错重点的误区。比如，花大量时间优化useMemo调用（React19 以后已无需手动优化）。却忽略了导致 600ms 等待的请求瀑布流，或每个页面额外加载的 300KB 冗余 JavaScript。

Vercel 团队在 10 余年生产环境实践中发现，90% 以上的 React 性能问题源于三大共性根因：

1. 异步操作意外串行：本可并行的请求被写成顺序执行，导致等待时间叠加（即请求瀑布流）；
2. 客户端 Bundle 膨胀：随项目迭代，未清理的冗余代码、未懒加载的重组件持续增大包体积，拖慢首屏加载；
3. 组件不必要重渲染：状态设计不合理或依赖传递不当，导致无关组件频繁触发重渲染，引发界面卡顿。

这些问题不是小事，它们会直接转化为用户可感知的加载缓慢和交互卡顿，并随着版本迭代积累成性能债务，持续影响用户的每次访问体验。而 react-best-practices 的核心目标，正是让这类问题变得可识别、可复现，并能通过自动化方式得到修复。

核心理念：按影响优先级排序，先解决关键问题

传统性能优化常因切入点太低失败，而react-best-practices提出了一套颠覆性思路，按优化影响度排序，先抓主要矛盾。其规则体系从“CRITICAL（关键）”到“LOW（增量）”分级，强制优先解决对用户体验影响最大的问题，具体优先级逻辑如下：

以消除异步瀑布流为例，仓库中给出了典型的错误与正确实践对比：

错误写法（串行阻塞）：

/* by 01022.hk - online tools website : 01022.hk/zh/ */ async function handleRequest(userId: string, skipProcessing: boolean) { // 无论是否需要处理，都先等待 userData 请求完成，造成不必要阻塞 const userData = await fetchUserData(userId); if (skipProcessing) { return { skipped: true }; // 虽立即返回，但已浪费请求时间 } return processUserData(userData); }

正确写法（按需阻塞）：

/* by 01022.hk - online tools website : 01022.hk/zh/ */ async function handleRequest(userId: string, skipProcessing: boolean) { // 先判断是否需要处理，避免不必要的请求 if (skipProcessing) { return { skipped: true }; } // 仅在需要时发起请求，减少等待时间 const userData = await fetchUserData(userId); return processUserData(userData); }

另一类关键优化是并行化无关请求——若两个请求不依赖彼此，使用Promise.all()并行执行可直接将总等待时间减半：

// ❌ 串行请求（总耗时 = t1 + t2） const user = await fetchUser(id); const posts = await fetchPosts(user.id); const settings = await fetchSettings(user.id); // ✅ 并行请求（总耗时 = max(t2, t3)） const user = await fetchUser(id); const [posts, settings] = await Promise.all([ fetchPosts(user.id), fetchSettings(user.id) ]);

我推荐你试试 better-all,Promise.all支持自动依赖优化和全类型推理。

仓库结构：AI 友好的结构化设计

react-best-practices并非简单的文档集合，而是为 AI 智能体设计的可查询、可集成技能包。其 GitHub 仓库（vercel-labs/agent-skills）采用高度结构化的目录设计，核心文件与功能如下：

若开发者需要贡献新规则，只需遵循简单流程：

1. 复制rules/_template.md为rules/[类别前缀]-[描述].md（如bundle-dynamic-import.md）；
2. 按模板填写“影响等级（如 MEDIUM）”“规则说明”“错误/正确代码示例”；
3. 运行pnpm build重新编译AGENTS.md与测试用例；
4. 提交 PR 即可。

这种结构化设计确保了所有规则格式统一、信息完整，AI 智能体可快速提取关键信息，避免因文档格式混乱导致的理解偏差。

如何用？：AI 集成与团队落地

react-best-practices的最大亮点是即插即用的 AI 集成能力——开发者无需手动阅读所有规则，只需将其安装为编码智能体的技能，即可让 AI 在写代码、做 Code Review 时自动应用这些优化经验。

1. 集成到编码智能体

通过一行命令，即可将技能包安装到 Opencode、Claude Code、Cursor 等主流编码工具中：

npx add-skill vercel-labs/agent-skills

另一种集成方式，shadcn registry 可能非常适合创建和分发技能与代理，包括扩展第三方代理。

如何使用呢？以 Cursor 为例，Cursor 启动时会自动从技能目录中发现技能，并将它们提供给 Agent。Agent 会查看可用的技能，并根据上下文决定何时使用。也可以在 Agent 对话中输入/，通过搜索技能名称手动调用技能。

2. 团队内部标准化

对于团队而言，react-best-practices可作为统一的性能优化标准：

• 新人无需记忆复杂的优化规则，通过 AI 辅助即可写出高性能代码；
• Code Review 时，团队可直接参考仓库中的规则编号（如async-parallel 规则），避免主观争议；
• 定期运行pnpm validate验证项目代码是否符合规则，提前发现性能隐患。

实际价值：从人治到AI 辅助的标准化

Vercel 开源这套技能包，本质上是推动 React 性能优化从依赖个人经验的人治模式，转向AI 辅助的标准化模式。其实际价值体现在三点：

1. 降低门槛：初级开发者无需成为性能专家，借助 AI 即可应用 Vercel 10 年的优化经验；
2. 避免债务：通过事前预防替代事后救火，减少因小问题积累的长期性能债务；
3. 统一决策：大型团队可通过这套规则统一性能标准，避免不同开发者因理解差异导致的优化混乱。

结语

react-best-practices的开源，标志着 React 生态的性能优化进入了AI 协同的新阶段——它不再是一份需要手动翻阅的文档，而是能嵌入开发流程的智能技能。对于开发者而言，这意味着更少的性能调试时间、更稳定的用户体验；对于 React 生态而言，这是一次性能优化标准的重要统一。

若你正在维护 React 或 Next.js 项目，不妨立即将其集成到你的编码工具中——让 AI 帮你守住性能底线，把精力集中在更有创造性的功能开发上。

最后，不得不感叹，前端工程师更难打造自身的护城河了，甚至不会有。

参考资料

• https://github.com/vercel-labs/agent-skills/tree/main/skills/react-best-practices
• https://vercel.com/blog/introducing-react-best-practices
• https://cursor.com/cn/docs/context/skills
• https://github.com/shuding/better-all