argent-react-native-optimization: measure-first RN performance pipeline - **name_fr:** argent-react-native-optimization : pipeline de performance RN qui mesure d'abord - **tl_en:** Optimize React Native apps through lint sweeps, semantic sweeps, dual profiling and regression verification - **tl_fr:** Optimiser les apps React Native via lint sweep, semantic sweep, double profilage et vérification de régression - **creator:** @software-mansion - **type:** Agent skill - **url:** https://github.com/software-mansion/argent - **cat:** Developer tools - **kws:** argent, react native, performance, profiling, re-renders, jank, optimization, metro, eslint - **license:** Apache-2.0 **Description EN:** Curated by Skill Harbor — the entry point for all React Native performance work in the Argent toolchain: never apply shotgun optimizations — measure first, define what "good enough" looks like (target metric + threshold), fix the top offender, re-measure honestly. A four-phase pipeline: lint sweep (deterministic mechanical issues without a running app, fixed in parallel per file), semantic sweep (judgment areas — memoization, list rendering, animations, async patterns, effect cleanup, state hygiene, context architecture), visual profiling with dual React+native profilers, and regression verification (navigate every screen, check logs, screenshots for red screens). Explicitly React Compiler-aware — it does not propose useCallback/useMemo/React.memo when the compiler is enabled unless a bail-out is confirmed. By @software-mansion, listed here with credit to its creator. Honest caveats: the full app-wide pipeline dispatches sub-agents, which cannot touch the device — all profiling and E2E verification must happen in the main agent; when device interaction is involved in measurements, record it as a flow with argent-create-flow first so cycles replay identically; requires the Argent CLI/MCP toolchain. Discovered via skills.sh. Skill Harbor never reviews the code, review it yourself before use. **Description FR:** Sélectionné par Skill Harbor — le point d'entrée de tout travail de performance React Native dans la chaîne Argent : jamais d'optimisations au petit bonheur — mesurer d'abord, définir ce que « assez bon » signifie (métrique cible + seuil), corriger le pire fautif, re-mesurer honnêtement. Un pipeline en quatre phases : lint sweep (problèmes mécaniques déterministes sans app en cours, corrigés en parallèle par fichier), semantic sweep (zones de jugement — mémoïsation, rendu de listes, animations, patterns async, nettoyage d'effets, hygiène d'état, architecture de contextes), profilage visuel avec double profileur React+natif, et vérification de non-régression (naviguer chaque écran, vérifier les logs, captures pour les écrans rouges). Explicitement conscient du React Compiler — il ne propose pas useCallback/useMemo/React.memo quand le compilateur est actif sauf bail-out confirmé. Crédit : @software-mansion. Bémols honnêtes : le pipeline complet distribue des sous-agents, qui ne peuvent pas toucher l'appareil — tout le profilage et la vérification E2E se font dans l'agent principal ; quand la mesure implique une interaction avec l'appareil, l'enregistrer d'abord comme flux avec argent-create-flow pour des cycles rejouables à l'identique ; nécessite la chaîne d'outils Argent (CLI/MCP). Découvert via skills.sh. Skill Harbor ne vérifie jamais le code, examinez-le vous-même avant usage. **Install prompt EN:** ``` Prerequisites: the Argent CLI/MCP toolchain installed; a React Native project (a simulator/emulator or device for profiling phases) Install "argent-react-native-optimization: measure-first RN performance pipeline" for me. Give my agent the React Native optimization pipeline — measure-first rules, lint and semantic sweeps, dual profiling workflow, one-fix-per-cycle discipline and regression verification Repository: https://github.com/software-mansion/argent/blob/main/packages/skills/skills/argent-react-native-optimization/SKILL.md 1. Fetch the SKILL.md file (and its reference files) for the software-mansion-argent-argent-react-native-optimization skill from the repository into a temporary folder and summarize what it does in one or two sentences. 2. Safety check: review the SKILL.md for anything suspicious (unexpected network calls, shell commands, credential harvesting). This repo should contain zero secrets in code, credentials only via the secure vault, allowed hosts declared in the SKILL.md. Verify that holds here; STOP on any red flag and tell me. 3. Install it as a skill: copy SKILL.md and its helper files into the agent's skills directory, in a folder named "software-mansion-argent-argent-react-native-optimization". 4. Verify with no network calls: frontmatter valid, files in place. 5. Report what was installed, where, and what I still need to do myself (e.g. install the Argent tools and get a simulator or device running for profiling). GitHub is optional: if I have a GitHub account or the gh CLI, you may use it; otherwise public access is fine. Never require it unless it's in the prerequisites above. Rules: don't touch anything outside the temp folder and the install target. If anything looks off, stop and ask me. ``` **Install prompt FR:** ``` Prérequis : la chaîne d'outils Argent (CLI/MCP) installée ; un projet React Native (un simulateur/émulateur ou un appareil pour les phases de profilage) Installe-moi « argent-react-native-optimization : pipeline de performance RN qui mesure d'abord ». Donne à mon agent le pipeline d'optimisation React Native — règles mesurer-d'abord, lint et semantic sweeps, workflow de double profilage, discipline un-fix-par-cycle et vérification de non-régression Dépôt : https://github.com/software-mansion/argent/blob/main/packages/skills/skills/argent-react-native-optimization/SKILL.md 1. Récupère le fichier SKILL.md (et ses fichiers de référence) du skill software-mansion-argent-argent-react-native-optimization depuis le dépôt dans un dossier temporaire et résume en une ou deux phrases ce qu'il fait. 2. Contrôle de sécurité : examine le SKILL.md pour tout contenu suspect (appels réseau inattendus, commandes shell, récolte d'identifiants). Ce dépôt ne doit contenir aucun secret dans le code ; les identifiants passent uniquement par le coffre sécurisé, les hôtes autorisés sont déclarés dans le SKILL.md. Vérifie que c'est bien le cas ; STOP sur le moindre signal d'alerte et préviens-moi. 3. Installe-le comme skill : copie SKILL.md et ses fichiers auxiliaires dans le répertoire des skills de l'agent, dans un dossier nommé « software-mansion-argent-argent-react-native-optimization ». 4. Vérifie sans aucun appel réseau : frontmatter valide, fichiers en place. 5. Indique ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire moi-même (p. ex. installer les outils Argent et faire tourner un simulateur ou un appareil pour le profilage). GitHub est optionnel : si j'ai un compte GitHub ou la CLI gh, tu peux l'utiliser ; sinon l'accès public suffit. Ne jamais l'exiger sauf si c'est dans les prérequis ci-dessus. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire et de la cible d'installation. Si quelque chose semble anormal, arrête-toi et demande-moi. ``` ---

Optimize React Native apps through lint sweeps, semantic sweeps, dual profiling and regression verification - **tl_fr:** Optimiser les apps React Native via lint sweep, semantic sweep, double profilage et vérification de régression - **creator:** @software-mansion - **type:** Agent skill - **url:** https://github.com/software-mansion/argent - **cat:** Developer tools - **kws:** argent, react native, performance, profiling, re-renders, jank, optimization, metro, eslint - **license:** Apache-2.0 **Description EN:** Curated by Skill Harbor — the entry point for all React Native performance work in the Argent toolchain: never apply shotgun optimizations — measure first, define what "good enough" looks like (target metric + threshold), fix the top offender, re-measure honestly. A four-phase pipeline: lint sweep (deterministic mechanical issues without a running app, fixed in parallel per file), semantic sweep (judgment areas — memoization, list rendering, animations, async patterns, effect cleanup, state hygiene, context architecture), visual profiling with dual React+native profilers, and regression verification (navigate every screen, check logs, screenshots for red screens). Explicitly React Compiler-aware — it does not propose useCallback/useMemo/React.memo when the compiler is enabled unless a bail-out is confirmed. By @software-mansion, listed here with credit to its creator. Honest caveats: the full app-wide pipeline dispatches sub-agents, which cannot touch the device — all profiling and E2E verification must happen in the main agent; when device interaction is involved in measurements, record it as a flow with argent-create-flow first so cycles replay identically; requires the Argent CLI/MCP toolchain. Discovered via skills.sh. Skill Harbor never reviews the code, review it yourself before use. **Description FR:** Sélectionné par Skill Harbor — le point d'entrée de tout travail de performance React Native dans la chaîne Argent : jamais d'optimisations au petit bonheur — mesurer d'abord, définir ce que « assez bon » signifie (métrique cible + seuil), corriger le pire fautif, re-mesurer honnêtement. Un pipeline en quatre phases : lint sweep (problèmes mécaniques déterministes sans app en cours, corrigés en parallèle par fichier), semantic sweep (zones de jugement — mémoïsation, rendu de listes, animations, patterns async, nettoyage d'effets, hygiène d'état, architecture de contextes), profilage visuel avec double profileur React+natif, et vérification de non-régression (naviguer chaque écran, vérifier les logs, captures pour les écrans rouges). Explicitement conscient du React Compiler — il ne propose pas useCallback/useMemo/React.memo quand le compilateur est actif sauf bail-out confirmé. Crédit : @software-mansion. Bémols honnêtes : le pipeline complet distribue des sous-agents, qui ne peuvent pas toucher l'appareil — tout le profilage et la vérification E2E se font dans l'agent principal ; quand la mesure implique une interaction avec l'appareil, l'enregistrer d'abord comme flux avec argent-create-flow pour des cycles rejouables à l'identique ; nécessite la chaîne d'outils Argent (CLI/MCP). Découvert via skills.sh. Skill Harbor ne vérifie jamais le code, examinez-le vous-même avant usage. **Install prompt EN:** ``` Prerequisites: the Argent CLI/MCP toolchain installed; a React Native project (a simulator/emulator or device for profiling phases) Install "argent-react-native-optimization: measure-first RN performance pipeline" for me. Give my agent the React Native optimization pipeline — measure-first rules, lint and semantic sweeps, dual profiling workflow, one-fix-per-cycle discipline and regression verification Repository: https://github.com/software-mansion/argent/blob/main/packages/skills/skills/argent-react-native-optimization/SKILL.md 1. Fetch the SKILL.md file (and its reference files) for the software-mansion-argent-argent-react-native-optimization skill from the repository into a temporary folder and summarize what it does in one or two sentences. 2. Safety check: review the SKILL.md for anything suspicious (unexpected network calls, shell commands, credential harvesting). This repo should contain zero secrets in code, credentials only via the secure vault, allowed hosts declared in the SKILL.md. Verify that holds here; STOP on any red flag and tell me. 3. Install it as a skill: copy SKILL.md and its helper files into the agent's skills directory, in a folder named "software-mansion-argent-argent-react-native-optimization". 4. Verify with no network calls: frontmatter valid, files in place. 5. Report what was installed, where, and what I still need to do myself (e.g. install the Argent tools and get a simulator or device running for profiling). GitHub is optional: if I have a GitHub account or the gh CLI, you may use it; otherwise public access is fine. Never require it unless it's in the prerequisites above. Rules: don't touch anything outside the temp folder and the install target. If anything looks off, stop and ask me. ``` **Install prompt FR:** ``` Prérequis : la chaîne d'outils Argent (CLI/MCP) installée ; un projet React Native (un simulateur/émulateur ou un appareil pour les phases de profilage) Installe-moi « argent-react-native-optimization : pipeline de performance RN qui mesure d'abord ». Donne à mon agent le pipeline d'optimisation React Native — règles mesurer-d'abord, lint et semantic sweeps, workflow de double profilage, discipline un-fix-par-cycle et vérification de non-régression Dépôt : https://github.com/software-mansion/argent/blob/main/packages/skills/skills/argent-react-native-optimization/SKILL.md 1. Récupère le fichier SKILL.md (et ses fichiers de référence) du skill software-mansion-argent-argent-react-native-optimization depuis le dépôt dans un dossier temporaire et résume en une ou deux phrases ce qu'il fait. 2. Contrôle de sécurité : examine le SKILL.md pour tout contenu suspect (appels réseau inattendus, commandes shell, récolte d'identifiants). Ce dépôt ne doit contenir aucun secret dans le code ; les identifiants passent uniquement par le coffre sécurisé, les hôtes autorisés sont déclarés dans le SKILL.md. Vérifie que c'est bien le cas ; STOP sur le moindre signal d'alerte et préviens-moi. 3. Installe-le comme skill : copie SKILL.md et ses fichiers auxiliaires dans le répertoire des skills de l'agent, dans un dossier nommé « software-mansion-argent-argent-react-native-optimization ». 4. Vérifie sans aucun appel réseau : frontmatter valide, fichiers en place. 5. Indique ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire moi-même (p. ex. installer les outils Argent et faire tourner un simulateur ou un appareil pour le profilage). GitHub est optionnel : si j'ai un compte GitHub ou la CLI gh, tu peux l'utiliser ; sinon l'accès public suffit. Ne jamais l'exiger sauf si c'est dans les prérequis ci-dessus. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire et de la cible d'installation. Si quelque chose semble anormal, arrête-toi et demande-moi. ``` ---

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