Os resultados dependem da ferramenta, do modelo e do que você digitar.
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Onde procura?
handler de API
trabalho em segundo plano
exportação de relatório
lista de administração
misto
Qual padrão?
ORM com lazy load
consultas manuais
resolvers GraphQL
camada repositório
pouco claro
O que se destaca?
latência cresce com a lista
muitos SELECT iguais
tempo esgotado sob carga
prevenção na revisão
novo após um merge
Seu prompt
Ajude-me a encontrar e corrigir consultas N+1 no meu código.
Local: [Local]
ORM: [ORM]
Sintoma: [Sintoma]
Passos: 1. Leia o código ou o rastreio que carrega uma lista e depois obtém mais dados por item. 2. Conte quantas consultas de seguimento uma página ou lote típico dispara. 3. Sinalize pré-cargas ou joins em falta e loops com leituras isoladas. 4. Proponha consultas agrupadas, joins ou pré-carga pontual e nomeie riscos de resultados grandes demais. 5. Defina métricas que mostrem a melhoria. 6. Escreva um plano breve de correção com uma ideia de teste.
Resultado: lista de achados, idas e voltas estimadas, propostas de correção e ideia de teste.
Preocupe-se especialmente em carregue as listas com as relações em vez de voltar a pedir por item, e meça as idas e voltas.
Antes de responder, confira: todas as instruções foram cumpridas? Se faltar uma informação importante ou ainda houver um campo entre colchetes no texto, pergunte em vez de adivinhar. Indique suposições como suposições.
Você editou o prompt. As mudanças nos campos acima não o substituem mais.
Isto é uma instrução para uma IA, ainda não o resultado.
Prompt que planeja um backfill de dados em lotes pequenos e retomáveis com freios claros.
Prompt · Intermediário · cerca de 15 min
Você pode usar nossos prompts livremente, inclusive no trabalho. Não os publique como coleção própria. Não damos garantia sobre resultados de IA; confira-os você mesmo. Termos de uso
