Vercel เปิดตัวโปรเจกต์ “React Best Practices” ใช้ได้ทั้ง Developer และ AI Coding Agents
Vercel Engineer ได้รวบรวมองค์ความรู้ด้านการ optimize React และ Next.js มากกว่า 10 ปี ไว้ในโปรเจกต์ชื่อ react-best-practices ซึ่งเป็น repository แบบมีโครงสร้าง และถูกออกแบบให้เหมาะกับการใช้งานร่วมกับ AI agents หรือแม้แต่ Developer ก็ศึกษาได้
.
งานด้าน performance ของ React นั้นมักจะเป็นแบบ “reactive” (แก้ตามอาการ) กล่าวคือ เมื่อมี release ใหม่ออกไป แอปเริ่มช้าลง แล้วทีมจึงเริ่มไล่แก้ปัญหา ซึ่งมีต้นทุนสูง และง่ายต่อการ optimize ผิดจุด
.
แนวคิดหลักคือ “ต้องมีการจัดลำดับการ optimize ให้ถูกจุด”
ทีม Vercel เน้นว่า การ optimize ส่วนใหญ่มักพลาดเพราะเริ่มจากจุดที่ “เล็กเกินไป”
ตัวอย่างเช่น
1. ถ้า request waterfall ทำให้ช้า 600ms → ต่อให้ optimize useMemo ดีแค่ไหนก็ไม่ช่วย
2. ถ้าส่ง JavaScript เกินจำเป็น 300KB → การ optimize loop ระดับ microsecond แทบไม่มีผล
.
โปรเจกต์หรือ framework นี้จึงเรียงลำดับตาม “Impact จริง” โดยเริ่มจากสิ่งที่ส่งผลมากที่สุดก่อน คือ
1. กำจัด async waterfall
2. ลด bundle size แล้วจึงค่อยลงไปที่ server, client fetching และ re-render optimization
.
โครงสร้าง React Best Practices
ภายใน repository มีมากกว่า 40+ rules แบ่งเป็น 8 หมวดหลัก และจัดระดับความสำคัญตั้งแต่ CRITICAL ไปจนถึง LOW ครับ
หมวดที่ครอบคลุม ได้แก่
– Eliminating async waterfalls (กำจัด async waterfall)
– Bundle size optimization (การ optimize ขนาด bundle)
– Server-side performance (performance ฝั่ง server)
– Client-side data fetching (การดึงข้อมูลฝั่ง client)
– Re-render optimization (การ optimize การ re-render)
– Rendering performance (performance ของการ render)
– Advanced patterns (รูปแบบขั้นสูง)
– JavaScript performance (performance ของ JavaScript)
.
แต่ละ rule จะมีบอกระดับผลกระทบ (Impact rating) ด้วย และมีตัวอย่างโค้ดที่ “ผิด” และ “วิธีแก้ที่ถูกต้อง” เพื่อให้ทีม prioritize ได้อย่างมีระบบ
.
ตัวอย่างปัญหาที่พบบ่อย เช่น ตัวอย่าง async ที่ block โดยไม่จำเป็น
แบบนี้ผิด คือ รอ fetch ทั้งที่ไม่จำเป็น
const userData = await fetchUserData(userId)
if (skipProcessing) {
return { skipped: true }
}
แบบที่ถูก คือ fetch เฉพาะกรณีที่ต้องใช้
if (skipProcessing) {
return { skipped: true }
}
const userData = await fetchUserData(userId)
แค่สลับบรรทัด!!
.
ตัวอย่าง Optimization จาก Production จริง
ทีม Vercel ยกตัวอย่างเคสที่เคยเจอ เช่น
1. รวม loop หลายรอบให้เหลือรอบเดียว เช่น หน้า chat มีการวน messages ซ้ำถึง 8 ครั้ง ให้รวมเป็น single pass ลด overhead ทันที
2. Parallel awaits ตัว API รอ query database ทีละตัว ทั้งที่ไม่ขึ้นต่อกัน ให้เปลี่ยนเป็น Promise.all ทำให้เวลารวมลดลงครึ่งหนึ่ง
3. Lazy State Initialization เช่น Component parse JSON จาก localStorage ทุก render → เปลี่ยนเป็น useState(() => JSON.parse(…)) ทำให้คำนวณแค่ครั้งเดียวตอน mount
.
และที่สำคัญคือ เราสามารถใช้ร่วมกับ AI Coding Agents ได้
จุดเด่นสำคัญคือ โปรเจกต์หรือ framework นี้ถูกออกแบบให้ AI Agents ใช้งานได้โดยตรง
Rules ทั้งหมดจะถูกรวมเป็นไฟล์ AGENTS.md เพื่อให้ Coding Agent สามารถตรวจ useEffect cascade, ตรวจ heavy import ฝั่ง client และแนะนำ pattern ที่เหมาะสม ได้อย่างสม่ำเสมอทั้งทีม
.
และโปรเจกต์นี้ ยังทำ Agent Skill มาให้แล้ว ทุกคนสามารถติดตั้งด้วยคำสั่งนี้
npx add-skill vercel-labs/agent-skills
แน่นอนรองรับเครื่องมือยอดนิยม เช่น Opencode, Codex, Claude Code, Cursor และอื่น ๆ ด้วย
.
สรุป
react-best-practices ไม่ใช่ checklist ธรรมดา แต่เป็น framework สำหรับจัดลำดับการ optimize อย่างมี impact
ช่วยให้ทีมสามารถแก้ performance จาก root cause ลด technical debt ระยะยาว ทำงานร่วมกับ AI Agents ได้อย่างมีมาตรฐาน และปรับปรุง React/Next.js app ได้เร็วและแม่นยำขึ้น
.
ใครอยากให้ตัวเองเก่งขึ้นลองอ่านนะครับ และถ้าอยากให้ AI Coding Agents เก่งขึ้นด้วยก็เพิ่ม Skill ให้ได้เลย
ลิงก์: https://github.com/vercel-labs/agent-skills
.
ลองใช้ดูนะครับ
โค้ชเอก