Plan, design, and implement A/B tests and experiments with statistical rigor. Covers hypothesis frameworks, sample sizing, metrics, and result analysis.
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SebastianLuser/claude-code-arcane32026년 10월 27일 업데이트
무료GitHub에 공개
performance
Rate limiting and caching strategy for backend services.
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SebastianLuser/claude-code-arcane스타 3(GitHub 3 + cccskills 0)
연동 도구Redis
실행 점수 미검증
설치 방법 보기포함된 파일(4)
- SKILL.md1.6 KB
- references/anti-patterns.md631 B
- references/cache-strategy.md1.6 KB
- references/rate-limit-config.md1.9 KB
SKILL.md(원문)
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
performance — Rate Limiting & Caching Strategy
Stack: Fastify + Prisma + PostgreSQL + Redis + Zod + TypeScript.
RATE LIMITING
Default algorithm: Sliding Window Counter. Three tiers required: CDN/WAF, API Gateway, App Middleware (Redis). Use rate-limiter-flexible with Redis.
→ Read references/rate-limit-config.md for algorithm comparison, implementation tiers, recommended limits per endpoint, key dimensions, response headers, and failure modes
CACHING
Rule Zero: Before caching, profile. Caching hides problems a database index would solve. Default pattern: cache-aside. Default invalidation: short TTL.
→ Read references/cache-strategy.md for cache layer decision table, TTL strategy, patterns, stampede prevention, HTTP headers, and Redis key conventions
ANTI-PATTERNS
→ Read references/anti-patterns.md for rate limiting (7 items) and caching (11 items) anti-patterns
Checklist
- Algorithm matches use case; all three tiers covered
- Keys include user dimension; RateLimit-* headers + Retry-After on 429
- Fail-open default, fail-closed for sensitive endpoints
- Cache justified by profiling; TTL has explicit rationale
- Invalidation strategy documented; stampede protection on hot paths
- App works when Redis is down; hit/miss/eviction metrics exported
- Redis key naming follows
domain:entity:id:variantconvention
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