performance-optimization

Web-Performance nach Core Web Vitals (LCP/INP/CLS), 50+ Anti-Patterns

Für wen: Frontend-/Fullstack-Teams

So nutzt du es

Inhalt als .github/copilot-instructions.md ins Repository legen (bzw. unter .github/instructions/ für mehrere Dateien). GitHub Copilot berücksichtigt die Anweisungen dann in Chat und Code-Vorschlägen für dieses Repository.

Im Detail

Umfangreiche Instruction rund um Web-Performance nach den Core Web Vitals (LCP, INP, CLS) mit über 50 dokumentierten Anti-Patterns – von unnötigen Re-Renders über schlecht optimierte Bilder bis zu blockierendem JavaScript. Der Mehrwert gegenüber generischen “schreib schnellen Code”-Hinweisen ist die Konkretheit: Die KI bekommt messbare Zielgrößen und bekannte Fehlerquellen an die Hand statt vager Empfehlungen. Sinnvoll für Frontend- und Fullstack-Teams, deren Nutzer:innen auf Ladezeit und Interaktivität reagieren, etwa im E-Commerce oder bei Content-Seiten, und die Performance-Reviews bislang manuell durchführen. Für interne Tools ohne Performance-Anforderungen ist der Aufwand meist nicht gerechtfertigt.

Praxis-Tipp

Lass die KI nach jeder größeren Änderung explizit dagegen prüfen: “Prüfe diesen Code auf Anti-Patterns aus performance-optimization.”

Siehe auch

• nextjs-tailwind
• vue
• code-review-generic

Lizenz & Quelle

• Lizenz: MIT
• Quelle: github.com/github/awesome-copilot

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