Convexのパフォーマンスを読み取り、サブスクリプション、書き込み競合、関数制限の観点から監査します。遅い機能、インサイトの調査結果、OCC競合、読み取り増幅に使用します。
このスキルは、Convexアプリケーションのパフォーマンス問題を診断・解決するために設計されています。読み取り、サブスクリプション、書き込み競合、関数制限など、Convex特有のボトルネックを体系的に監査します。主に遅い機能のデバッグ、インサイトダッシュボードの異常値の検証、楽観的同時実行制御(OCC)の競合の解決、および読み取り増幅の問題に対処する際に役立ちます。このスキルは、Convexプラットフォーム上で動作するアプリケーションを対象としており、開発者がクエリ、ミューテーション、サブスクリプションのパフォーマンスを詳細に分析し、推奨される最適化手法を提供します。具体的には、読み取りパスごとのデータアクセスパターンやクエリの効率性を評価し、サブスクリプションの不要な再実行を検出し、書き込み競合が発生している箇所を特定して改善案を提示します。関数の実行時間やメモリ使用量、データベースアクセス回数などの制限にも注意を促し、パフォーマンスチューニングを支援します。また、OCC競合のログを解析し、競合発生の根本原因を特定するためのアドバイスも含まれます。
npx skills add https://github.com/get-convex/agent-skills/tree/main/skills/convex-performance-auditInstalled? Explore more ライティング＆編集 skills: steipete/notion, langchain-ai/langchain, bytedance/podcast-generation · View all 6 →
Convexのパフォーマンスを読み取り、サブスクリプション、書き込み競合、関数制限の観点から監査します。遅い機能、インサイトの調査結果、OCC競合、または読み取り増幅に使用します。
このスキルは、Convexアプリケーションのパフォーマンス問題を診断します。以下の領域をカバーします：
This repo contains 5 individual skills — each has its own dedicated page.
Routes general Convex requests to the right project skill. Use when the user asks which Convex skill to use or gives an underspecified Convex app task.
Builds reusable Convex components with isolated tables and app-facing APIs. Use for new components, reusable backend modules, integrations, or component boundary work.
Plans Convex schema and data migrations with widen-migrate-narrow and @convex-dev/migrations. Use for breaking schema changes, backfills, table reshaping, or zero-downtime rollouts.
Creates or adds Convex to an app. Use for new Convex projects, npm create convex@latest, frontend setup, env vars, or the first npx convex dev run.
Sets up Convex auth, identity mapping, and access control. Use for login, auth providers, users tables, protected functions, or roles in a Convex app.
Notion CLI/API for pages, Markdown content, data sources, files, comments, search, Workers, and raw API calls.
The agent engineering platform.
Use this skill when the user requests to generate, create, or produce podcasts from text content. Converts written content into a two-host conversational podcast audio format with natural dialogue.
Analyze and optimize tweets for maximum reach using Twitter's open-source algorithm insights. Rewrite and edit user tweets to improve engagement and visibility based on how the recommendation system ranks content.
Extracts and analyzes competitors' ads from ad libraries (Facebook, LinkedIn, etc.) to understand what messaging, problems, and creative approaches are working. Helps inspire and improve your own ad campaigns.
Context7 Platform -- Up-to-date code documentation for LLMs and AI code editors