performance-review

द्वारा mastra-ai

प्रदर्शन-केंद्रित कोड समीक्षा जो बाधाओं और अनुकूलन अवसरों की पहचान करने के लिए होती है

npx skills add https://github.com/mastra-ai/mastra --skill performance-review

Performance Review

When reviewing code for performance issues, check each category below. Reference the detailed checklist in references/performance-checklist.md.

Database & Queries

  • N+1 query patterns (queries inside loops)
  • Missing database indexes for frequently queried fields
  • Unbounded queries without LIMIT/pagination
  • SELECT * instead of selecting only needed columns
  • Missing connection pooling

Memory & Resources

  • Memory leaks: event listeners not removed, intervals not cleared, growing caches without bounds
  • Large objects held in memory unnecessarily
  • Unbounded arrays or maps that grow with usage
  • Missing cleanup in component unmount/destroy lifecycle

Rendering (Frontend)

  • Unnecessary re-renders (missing React.memo, useMemo, useCallback where appropriate)
  • Large component trees re-rendering for small state changes
  • Missing virtualization for long lists
  • Synchronous heavy computation blocking the main thread
  • Large bundle sizes from unnecessary imports

API & Network

  • Missing caching for frequently accessed, rarely changing data
  • Sequential API calls that could be parallelized
  • Missing pagination for large data sets
  • Over-fetching data (requesting more than needed)
  • Missing request deduplication

Algorithmic Complexity

  • O(n²) or worse operations on potentially large datasets
  • Repeated computation that could be memoized
  • String concatenation in loops (use array join or template literals)
  • Unnecessary sorting or filtering passes

Severity Levels

  • 🔴 CRITICAL: Will cause performance degradation under normal load
  • 🟠 HIGH: Will cause issues at scale
  • 🟡 MEDIUM: Optimization opportunity with measurable impact
  • 🔵 LOW: Minor optimization suggestion

mastra-ai की और Skills

e2e-frontend-validation
mastra-ai
प्ले Playwright MCP का उपयोग करके प्लेग्राउंड पैकेजों में फ्रंटएंड बदलावों के लिए E2E सत्यापन वर्कफ़्लो
code-standards
mastra-ai
कोड गुणवत्ता मानक और पुल रिक्वेस्ट की समीक्षा के लिए शैली मार्गदर्शिका
general-tasks
mastra-ai
खुली-समाप्ति वाले कार्यों को संभालने की डिफ़ॉल्ट प्रक्रिया जो फ़ाइलों, शेल या वेब से संबंधित हैं।
gh-bulk-issues
mastra-ai
समानांतर Mastra Code हेडलेस इंस्टेंस को व्यवस्थित करके एक साथ कई GitHub मुद्दों को डीबग और ठीक करें
create-mastra
mastra-ai
Mastra AI फ्रेमवर्क के लिए पूर्ण प्रोजेक्ट सेटअप गाइड। इसमें शामिल: CLI इंस्टॉलेशन (create-mastra), मैन्युअल इंस्टॉलेशन, TypeScript कॉन्फ़िगरेशन (ES2022…
understand-issue
mastra-ai
सहयोगात्मक रूप से GitHub मुद्दे या बग की जाँच करें — इतिहास का पता लगाएँ, आर्किटेक्चर समझें, मूल कारण का निदान करें
research-tasks
mastra-ai
वेब का उपयोग करके शोध प्रश्नों के उत्तर देने और निष्कर्षों को वर्कस्पेस में सहेजने की प्रक्रिया।
security-review
mastra-ai
सुरक्षा-केंद्रित कोड समीक्षा जाँचसूची जो कमजोरियों की पहचान करने के लिए है