用途：该技能为 React 应用提供性能优化指导，面向 2026 年的 AI 辅助工作流，优化目标为消除请求瀑布、利用 React Compiler，并借现代 API（use、useActionState、<Activity>）提升服务端与客户端效率，适配 React 19.2+ 与 Next.js 16.1+。
主要能力（按优先级）：
- 消除请求瀑布（最高优先级）：尽量上移数据获取、并行化操作、用 cacheSignal 避免无效工作。
- 包体积优化：避免桶文件导入（如 Lucide、MUI），使用动态 import() 按需加载模块，延迟非关键库（如分析脚本），按用户意图预加载。
- 服务端性能：部分预渲染（PPR）、跨请求 LRU 缓存、减少 RSC 边界序列化、组件组合并行取数。
- 客户端与数据获取：use() 处理 Promise 与 Context、useActionState 管理表单、useOptimistic 即时反馈、去重全局事件监听。
- React Compiler 与重渲染：遵循无副作用渲染规则、延迟状态读取、收窄 effect 依赖、用 startTransition 处理非紧急更新。
- 渲染性能：<Activity> 组件保留状态显隐、CSS content-visibility、避免水合不匹配（无闪烁）、提升静态 JSX。
- JS 微优化：批量 DOM 变更、索引映射替代 find()、toSorted() 替代 sort()。
- 高级模式：refs 中的事件处理器 / useEffectEvent、useLatest 提供稳定回调引用。
使用要点（资料给出的对照）：避免从大库桶文件导入，改为按路径导入；独立操作使用 Promise.all() 并行；用 use(dataPromise) 取数替代 useEffect+fetch；惰性初始化用 useState(() => init())；用 toSorted() 替代原地 sort()；searchParams 只在回调中读取；多数情况信任 React Compiler 而非手写 useMemo/useCallback，但需遵守 Rules of React。
限制：资料未提供安装命令、定价、平台支持细节与具体代码示例；效果描述（如 sub-100ms LCP、减少 30% 客户端代码）为原文主张，未提供独立验证。实际使用需以对应 React/Next.js 版本为前提，并遵守 React Compiler 的渲染规则。