rust-code-review

द्वारा apollographql

Rust Code review checklist and decision framework for Rust PRs, derived from rust-best-practices.

npx skills add https://github.com/apollographql/rust-best-practices --skill rust-code-review

Rust Code Review

Use this for Rust review work where consistency, safety, and maintainability matter.

Follow ths standards in https://github.com/apollographql/rust-best-practices

Mandatory pre-merge checks

  • Ownership and data flow are intentional.
  • Error handling is explicit and aligns with crate/binary boundaries.
  • Clippy and format quality are clean in touched files.
  • Performance changes are measured before acceptance.
  • Public APIs are documented; docs match runtime behavior.
  • Tests cover intended behavior and error paths.
  • Unsafe or raw-pointer usage is justified and constrained.

Severity matrix

  • P0: unsafe memory bug, panic in recoverable production path, silent data corruption.
  • P1: correctness bug, missing error propagation, invalid API contract.
  • P2: likely performance regression, missing public API docs, flaky tests.
  • P3: style/readability issues, avoidable clone/allocation, unnecessary complexity.

Review skills

Ownership-first coding

  • Prefer borrowing (&T, &mut T) over cloning.
  • Use Clone only when ownership is required or snapshots are explicitly needed.
  • Treat unnecessary clones (especially in loops) as likely regressions.
  • Reject clone on Copy types.

Value vs reference

  • Pass Copy/small POD types by value.
  • Pass large heap-backed or non-trivial objects by reference.
  • Surface ownership intent in function signatures.
  • Use Cow<'_, T> when input may be borrowed or owned.

Fallible control flow

  • Use let PATTERN = EXPR else { ... } for expected early exits.
  • Use if let ... else when divergence needs additional logic.
  • Prefer ? for bubbling errors.
  • Avoid unwrap/expect in production except when impossible-by-design cases are documented.

Allocation and allocation timing

  • Prefer _else APIs to avoid eager allocation (ok_or_else, map_or_else, etc.).
  • Keep iterator chains lazy; allocate only when required by terminal ops.
  • Do not collect and allocate only to throw away data.

Iterator vs loop

  • Use iterator chains for data transformation and composition.
  • Use for for early exits and side-effect-heavy or control-heavy loops.
  • Require readable formatting; avoid long unreadable chains.

Lints and static checks

  • Run and fix warnings from:
    • cargo clippy --all-targets --all-feature --locked -- -D warnings
  • Do not globally silence useful lints.
  • Prefer #[expect(clippy::...)] with rationale instead of #[allow(...)] unless fully justified.

Error discipline

  • Libraries: prefer typed errors (thiserror and #[from] conversions).
  • Binaries: anyhow acceptable, but keep context rich and actionable.
  • Test both success and error behavior.

Tests as behavior docs

  • One behavior per test.
  • One core assertion per test where possible.
  • Names should be descriptive sentence-like statements.
  • Prefer unit tests for internals, integration tests for public behavior.
  • Use snapshot tests only for complex, stable structured outputs.

Documentation and comments

  • Use //////! for API behavior and constraints.
  • Use // for why, safety rationale, platform constraints, and assumptions.
  • Remove stale comments; prefer smaller functions over narrative comments.
  • Link TODOs to issues instead of leaving bare TODO:.

Pointers and concurrency

  • Prefer &/&mut before any heap pointer.
  • Use Arc for cross-thread shared ownership; Rc for single-threaded.
  • Use Box for recursive/heap allocation needs.
  • Review raw pointer usage as unsafe boundaries with explicit invariants.

Quick rejection triggers

  • Unnecessary clones in hot paths.
  • Unjustified allow(clippy::...).
  • Silent recovery from Err that discards root cause.
  • Copying large types by value without a proof of intent.
  • Comments that simply restate what code already expresses.
  • TODOs without ownership/context.

apollographql की और Skills

apollo-client
apollographql
Apollo Client एक व्यापक स्टेट मैनेजमेंट लाइब्रेरी है जो जावास्क्रिप्ट के लिए है, जो आपको GraphQL के साथ स्थानीय और दूरस्थ डेटा दोनों को प्रबंधित करने में सक्षम बनाती है। संस्करण 4.x बेहतर कैशिंग, बेहतर TypeScript समर्थन, और React 19 अनुकूलता लाता है।
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apollo-client
apollographql
Apollo Client 4.x के साथ React एप्लिकेशन बनाने के लिए व्यापक गाइड, जिसमें क्वेरी, म्यूटेशन, कैशिंग और स्टेट मैनेजमेंट शामिल हैं। यह कई React फ्रेमवर्क और सेटअप को सपोर्ट करता है: क्लाइंट-साइड ऐप्स (Vite, CRA), React सर्वर कंपोनेंट्स के साथ Next.js App Router, स्ट्रीमिंग SSR के साथ React Router 7, और TanStack Start। इसमें क्वेरी (useQuery, useLazyQuery), म्यूटेशन (useMutation), और आधुनिक React 18+ और 19 के लिए Suspense-आधारित पैटर्न (useSuspenseQuery,
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apollo-connectors
apollographql
REST APIs को @source और @connect निर्देशों का उपयोग करके GraphQL सुपरग्राफ में एकीकृत करें। एक संरचित 5-चरणीय प्रक्रिया प्रदान करता है: API संरचना पर शोध करें, निर्देशों के साथ स्कीमा लागू करें, rover supergraph compose के माध्यम से मान्य करें, कनेक्टर निष्पादित करें, और परीक्षण कवरेज करें। हेडर, बॉडी पेलोड, N+1 पैटर्न के लिए बैचिंग, और $env के माध्यम से पर्यावरण चर इंजेक्शन सहित अनुरोध कॉन्फ़िगरेशन का समर्थन करता है। फ़ील्ड चयन,
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apollo-federation
apollographql
Apollo Federation एकाधिक GraphQL API (उपग्राफ) को एक एकीकृत सुपरग्राफ में संयोजित करने में सक्षम बनाता है।
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apollo-ios
apollographql
Apollo iOS एप्पल प्लेटफॉर्म के लिए एक मजबूत टाइप वाला GraphQL क्लाइंट है। यह आपके GraphQL ऑपरेशन और स्कीमा से Swift प्रकार उत्पन्न करता है, और एक async/await क्लाइंट, एक सामान्यीकृत कैश (इन-मेमोरी या SQLite-समर्थित), एक प्लग करने योग्य इंटरसेप्टर-आधारित HTTP ट्रांसपोर्ट जो क्वेरी, म्यूटेशन और मल्टीपार्ट सब्सक्रिप्शन को संभालता है, और एक वैकल्पिक WebSocket ट्रांसपोर्ट (graphql-transport-ws) जो किसी भी ऑपरेशन
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apollo-kotlin
apollographql
Apollo Kotlin एक मजबूत टाइप किया गया GraphQL क्लाइंट है जो आपके GraphQL संचालन और स्कीमा से Kotlin मॉडल उत्पन्न करता है, जिसका उपयोग Android, JVM और Kotlin मल्टीप्लेटफ़ॉर्म प्रोजेक्ट्स में किया जा सकता है।
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apollo-mcp-server
apollographql
एआई एजेंटों को मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल के माध्यम से GraphQL API से जोड़ता है, जिसमें अंतर्निहित इंट्रोस्पेक्शन और ऑपरेशन टूल्स शामिल हैं। GraphQL ऑपरेशन को MCP टूल के रूप में प्रस्तुत करता है; तीन ऑपरेशन स्रोतों का समर्थन करता है: स्थानीय फ़ाइलें, GraphOS Studio संग्रह, और स्थायी क्वेरी मैनिफेस्ट। स्कीमा अन्वेषण और तदर्थ क्वेरी परीक्षण के लिए चार इंट्रोस्पेक्शन टूल (introspect, search, validate, execute) प्रदान करता है;
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apollo-router
apollographql
अपोलो राउटर एक उच्च-प्रदर्शन ग्राफ राउटर है जो रस्ट में लिखा गया है और अपोलो फेडरेशन 2 सुपरग्राफ चलाने के लिए है। यह आपके सबग्राफ के सामने बैठता है और क्वेरी योजना, निष्पादन और प्रतिक्रिया संरचना को संभालता है।
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