AIエージェント時代のSkillsで使える、Vercelが示すReactベストプラクティス
はじめに
Vercelは2026年1月、ReactおよびNext.jsのパフォーマンス最適化に関する10年以上の知識を集約した構造化リポジトリ「react-best-practices」を公開しました。このリポジトリは、単なるドキュメントではなく、AIエージェント（Coding Agent）が実際にコードレビューや最適化提案を行う際に参照・活用できるように設計されています。実用的なルール群がAIエージェントと人間の開発者双方の役に立つようパッケージ化されている点が最大の特徴です。
「react-best-practices」リポジトリとは
「react-best-practices」は、Vercelのエンジニアリングチームがリアルなプロダクションで得たReactおよびNext.jsの最適化ノウハウを体系化したリポジトリです。10年以上の経験を踏まえ、パフォーマンス改善における主要な課題とその解決方法をまとめ、コード例付きで解説しています。AIエージェントが読み込めるように、ルールごとに影響度（CRITICAL〜LOW）や問題パターンと修正例が整理されており、具体的な行動指針として機能します。
このリポジトリは
- 非同期処理のウォーターフォール化
- クライアントバンドルサイズの増大
- 不要な再レンダリング
など、実際の開発でよく直面するパフォーマンス問題に対する具体的なルールを提供しています。
Skillsとは
Skillsは、AIエージェントに特定の能力やルールセットを付与するためのパッケージ化された機能セットです。開発現場ではただドキュメントを読むだけではなく、AIエージェントにこれらの知識を与えてコード生成やレビュー、改善提案に活かせるようにすることが重要になっています。Skillsはその役割を果たすものであり、明確なトリガー条件や入力・出力仕様を持ちながら、AIエージェント固有の環境でも利用できる形で実装されています。
具体的には、以下のようなAIコーディングエージェントに統合できます。
- Opencode
- Codex
- Claude Code
- Cursor
など、多くのAIコーディングツールでSkillsとして導入可能です。
「react-best-practices」Skillsの内容
公開された「react-best-practices」Skillsには、ReactおよびNext.jsのパフォーマンス最適化に関する40以上のルールが含まれています。これらは8つのカテゴリーに分類されており、影響度の高いものから順に並べられています。主なカテゴリは以下の通りです。
- Eliminating Waterfalls（非同期処理の連鎖解消）
- Bundle Size Optimization（バンドルサイズ最適化）
- Server-side Performance（サーバーサイドパフォーマンス）
- Client-side Data Fetching（クライアントデータフェッチ）
- Re-render Optimization（再レンダリング最適化）
- Rendering Performance（レンダリングパフォーマンス）
- JavaScript Performance（JavaScriptの性能）
- Advanced Patterns（高度パターン）
これらのルールは単なるガイドラインではなく、具体的な改善点としてAIエージェントがコードに対してアクションを提案・修正できるように設計されています。
Skillsの使用方法
以下は、AIエージェント環境に「react-best-practices」Skillsを導入するための基本的な流れです。
- Skillsのインストール
AIエージェント用のCLIやツールを使ってリポジトリからSkillsをインストールします。例としてNode.jsベースのツールでは以下のようなコマンドが挙げられます。npx add-skill vercel-labs/agent-skills --skill react-best-practicesこのように指定することで、対象のAIエージェントに該当Skillsが組み込まれ、次のステップで利用可能になります。
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Skillの確認
インストール後、AIエージェントのスキル一覧を確認するコマンドで導入されたかどうかをチェックできます。導入されていれば「react-best-practices」が一覧に表示されます。 -
AIエージェントにSkillを活用させる
AIアシスタントにReactまたはNext.jsのコードレビューや最適化タスクを依頼するとき、このSkillを参照させることで、ベストプラクティスに沿った提案や修正が行われるようになります。たとえば、
- パフォーマンス問題の診断
- Reactコンポーネントの構造最適化
- 不要な再レンダリングの検出
など、具体的な改善点を指摘・提案してもらうことが可能です。
おわりに
Vercelの「react-best-practices」は、これまで分散していたReact/Next.jsの最適化知見を整理し、AIエージェントの活用とセットで実務に落とし込むための重要な資産です。AIと人間の開発者が共通のルールセットを参照することで、大規模なコードベースでも一貫した最適化方針が実現できます。パフォーマンス改善が「対症療法」になってしまいがちな現場において、このような体系化されたアプローチは大きな助けになるでしょう。
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