Jeg inkluderte miniatyrversjonen av denne prompten her fordi «My Favorite Prompts»-serien skal være kompakte, bitstore, selvstendige nuggets. Men i dag forvandlet jeg dette til et virkelig sinnssykt system. Det er ikke relevant om du lager et annet CRUD-program i React eller en TODO-liste, men hvis du gjør noe ganske komplisert i Rust eller Golang, eller noe som involverer komplekse data, er denne tilnærmingen nesten skremmende i hva den kan gjøre. Det er en prosess med to runder. Her er runde 1: --- Les først ALLE AGENTS dot md-filen og README dot md-filen supernøye og forstå ALLE av begge! Bruk deretter kodeundersøkelsesagent-modusen for å fullt ut forstå koden, den tekniske arkitekturen og formålet med prosjektet. Deretter, når du har gjort en ekstremt grundig og grundig jobb med alt dette og dypt forstått hele det eksisterende systemet og hva det gjør, dets formål, hvordan det implementeres og hvordan alle delene henger sammen, trenger jeg at du undersøker, studerer og grubler over disse spørsmålene i forhold til dette prosjektet: Er det noen andre grove ineffektiviteter i kjernesystemet? steder i kodebasen hvor 1) endringer faktisk ville flytte nålen når det gjelder total forsinkelse/respons og gjennomstrømning; 2) slik at endringene våre ville være beviselig isomorfe når det gjelder funksjonalitet, slik at vi ville vite med sikkerhet at det ikke ville endre de resulterende utgangene gitt de samme inputene; 3) hvor du har en klar visjon for en åpenbart bedre tilnærming når det gjelder algoritmer eller datastrukturer (merk at du for dette kan inkludere i dine vurderinger mindre kjente datastrukturer og mer esoteriske/sofistikerte/matematiske algoritmer, samt måter å omformulere problemet(e) slik at et annet paradigme blir avslørt, som listen vist nedenfor (Merk: Før du foreslår noen optimalisering, etabler grunnlinjemålinger (p50/p95/p99 latens, gjennomstrømning, toppminne) og fang opp CPU-/allokerings-/I/O-profiler for å identifisere faktiske hotspots): - N+1 eliminering av spørrings-/hentemønster - null-kopiering / buffer-gjenbruk / scatter-gather I/O - kostnader for serialiseringsformat (parse/kodingsoverhead) - begrensede køer + tilbaketrykk (forhindrer minneoppblåsning og haleforsinkelse) - sharding / stripete låser for å redusere konkurranse - memoisering med strategier for cache-invalidering - dynamiske programmeringsteknikker - konveks optimaliseringsteori - lat evaluering / utsatt beregning - iterator-/generatormønstre for å unngå å materialisere store samlinger - strømming/chunked prosessering for minnebegrenset arbeid - forberegnings- og oppslagstabeller - indeksbasert oppslag vs lineær skanningsgjenkjenning - binærsøk (på data og på svarrom) - topoengs- og skyvevinduteknikker - prefikssummer / kumulative aggregater - topologisk sortering og DAG-bevissthet for avhengighetsgrafer...