Synthèse automatique
Ce skill guide l'optimisation des performances des appels à l'API Supabase en mesurant d'abord la latence, puis en ajoutant du cache, du batching de requêtes et du pooling de connexions.
Points forts
- Démarche séquencée en quatre étapes : baseline de latence, cache, batching, puis pooling de connexions
- S'appuie sur des outils identifiés (DataLoader, cache LRU, Redis ou cache mémoire)
- Définit un résultat concret attendu : latence réduite, couche de cache, batching actif et pooling configuré
- Renvoie vers des ressources officielles (guide performance Supabase, DataLoader, node-lru-cache)
Limites
- Le corps du skill reste un squelette : les détails d'erreurs et d'exemples sont renvoyés à des fichiers de référence externes non inclus
- Aucune indication sur l'invalidation du cache, les TTL ou les métriques cibles chiffrées
- Les outils autorisés (Read, Write, Edit) ne permettent pas d'exécuter des benchmarks ou des commandes de profiling
À utiliser lorsqu'une intégration Supabase existante souffre de réponses lentes ou que l'on veut structurer une stratégie de cache et de batching pour en améliorer le débit.
À éviter si le problème vient en réalité des index ou du schéma Postgres côté base de données, car ce skill se concentre sur la couche API et le cache applicatif.
Analyse de sécurité
SûrThe skill only uses Read, Write, and Edit tools. It provides guidance on performance tuning with no destructive actions, network calls, or exfiltration. No risky commands or obfuscation.
Aucun point d'attention détecté
Comment cette analyse est faiteExemples
My Supabase queries take ~800ms on the dashboard page. Help me measure a baseline, then add a response cache for the most frequently read tables.Optimize Supabase request throughput: introduce DataLoader batching for my N+1 lookups and configure connection pooling with keep-alive.Les appels Supabase de mon API Node sont lents : propose une stratégie de cache Redis et de batching, puis montre-moi les changements de code.name: supabase-performance-tuning description: | Optimize Supabase API performance with caching, batching, and connection pooling. Use when experiencing slow API responses, implementing caching strategies, or optimizing request throughput for Supabase integrations. Trigger with phrases like "supabase performance", "optimize supabase", "supabase latency", "supabase caching", "supabase slow", "supabase batch". allowed-tools: Read, Write, Edit version: 1.0.0 license: MIT author: Jeremy Longshore jeremy@intentsolutions.io
Supabase Performance Tuning
Prerequisites
- Supabase SDK installed
- Understanding of async patterns
- Redis or in-memory cache available (optional)
- Performance monitoring in place
Instructions
Step 1: Establish Baseline
Measure current latency for critical Supabase operations.
Step 2: Implement Caching
Add response caching for frequently accessed data.
Step 3: Enable Batching
Use DataLoader or similar for automatic request batching.
Step 4: Optimize Connections
Configure connection pooling with keep-alive.
Output
- Reduced API latency
- Caching layer implemented
- Request batching enabled
- Connection pooling configured
Error Handling
See {baseDir}/references/errors.md for comprehensive error handling.
Examples
See {baseDir}/references/examples.md for detailed examples.
Resources
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/supabase-performance-tuning-mttmx6vd/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/supabase-performance-tuning-mttmx6vd' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/supabase-performance-tuning-mttmx6vd/download' --output '.skill-downloads/supabase-performance-tuning-mttmx6vd/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/supabase-performance-tuning-mttmx6vd/SKILL.md.part' '.skill-downloads/supabase-performance-tuning-mttmx6vd/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Outils déclarés par l’auteur (à vérifier dans votre agent) : Read, Write, Edit
Extrait original : Prerequisites
- Supabase SDK installed
- Understanding of async patterns
- Redis or in-memory cache available (optional)
- Performance monitoring in place
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.
Claude Code
test -f '.skill-downloads/supabase-performance-tuning-mttmx6vd/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/supabase-performance-tuning-mttmx6vd/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/supabase-performance-tuning' && cp -R '.skill-downloads/supabase-performance-tuning-mttmx6vd' '.claude/skills/supabase-performance-tuning'Cursor
test -f '.skill-downloads/supabase-performance-tuning-mttmx6vd/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/supabase-performance-tuning-mttmx6vd/SKILL.md' && mkdir -p '.cursor/skills' && test ! -e '.cursor/skills/supabase-performance-tuning' && cp -R '.skill-downloads/supabase-performance-tuning-mttmx6vd' '.cursor/skills/supabase-performance-tuning'OpenSkills
OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.
Installation officielle d’OpenSkillsopenskills install './.skill-downloads/supabase-performance-tuning-mttmx6vd'openskills read 'supabase-performance-tuning-mttmx6vd'La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.
Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.
openskills syncMode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/supabase-performance-tuning-mttmx6vd/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
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