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OpenAI

Diagnostiquer le cache CDN Vercel (ISR, PPR, revalidation)

cdn-caching

En bref

Sert à diagnostiquer le cache CDN Vercel : taux de succès du cache, contenu périmé, comportement de revalidation, ISR et PPR, raisons de cache par requête (cacheReason), et coûts. L’ISR (et le PPR, stratégie de rendu bâtie dessus) est une fonction de cadre : Next.js, SvelteKit, Nuxt et Astro l’utilisent sur Vercel. Le cache de données entre une fonction et un back-end relève du Runtime Cache, une couche distincte.

Ce que ça fait

  • Diagnostique taux de cache, contenu périmé, ISR, PPR et revalidation
  • Distingue le cache CDN du Runtime Cache, couche séparée

Pour qui, et un exemple

Les équipes dont une page Vercel sert du contenu périmé, ou dont le taux de cache et les coûts d’ISR posent question.

Exemple de demande : « Pourquoi cette page Vercel sert-elle du contenu périmé ? Regarde ISR, PPR, la revalidation et le cacheReason. »

On l’emploie pour diagnostiquer le cache CDN Vercel : taux de succès, contenu périmé, revalidation, ISR et PPR, raisons de cache par requête, et coûts. Exemple rédigé par iadujour.fr à partir du SKILL.md, non testé.

Installer

Dans Codex : codex plugin add vercel@openai-curated (marketplace officielle du dépôt).

codex plugin add vercel@openai-curated

Fonctionne avec

  • Codex

Source : README : collection de plugins Codex ; la marketplace du dépôt s’appelle « Codex official ». D’autres agents ne sont pas nommés.

Niveau : Intermédiaire

Suppose un projet déjà en place chez l’éditeur et les outils décrits dans le SKILL.md.

À savoir

Dépôt officiel OpenAI. Ce sont des exemples de plugins Codex, souvent rédigés par l’éditeur du plugin (Figma, Stripe, Canva, etc.) et hébergés ici. Skill du plugin « vercel » dans openai/plugins.

Extrait du SKILL.md

La description d’origine, celle que l’agent lit pour décider de charger la skill (en anglais) :

Debug Vercel CDN caching — cache hit rate, stale content, revalidation behavior, ISR + PPR, per-request cache reasons (cacheReason), and costs.

Citée depuis le SKILL.md au commit 33bd952 . Le dossier contient aussi 1 fichier annexe (agents/).

Le SKILL.md compte 211 lignes et 13 sections principales :

  • Core Knowledge
  • How caching works
  • Cache layers
  • Key concepts
  • Investigating cache issues
  • Cache hit rate
  • Analyzing ISR costs
  • Debugging BYPASS traffic
  • Reducing ISR cost
  • Inspect one path
  • FAQ
  • Related skills
  • References:

Licence : Aucune licence trouvée

Consultée le 10 novembre 2026 : aucun fichier de licence dans le dossier ni à la racine du dépôt.

Aucune licence trouvée : extrait court cité uniquement (droit de courte citation). Pour le texte complet, consultez la source.

Source. Fiche rédigée par iadujour.fr à partir de : Frontmatter, sections et corps du SKILL.md, README du dépôt. Consultée le 10 novembre 2026. openai/plugins .
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