OK, iată Runda 2 a Promptului Super Big Brained Optimizer. Din fericire, această postare poate fi mult mai scurtă decât cea citată, deoarece întregul flux de lucru după promptul inițial este identic cu Runda 1, înlocuind doar "1" cu "2" în numele fișierelor. Iată promptul: --- Mai întâi citește TOATE fișierele md AGENTS și README cu mare atenție și înțelege-le PE TOATE! Apoi folosește modul agent de investigație a codului pentru a înțelege pe deplin codul, arhitectura tehnică și scopul proiectului. Apoi, după ce ai făcut o treabă extrem de temeinică și meticuloasă la toate acestea și ai înțeles profund întregul sistem existent și ce face, scopul său, cum este implementat și cum toate piesele se conectează între ele, am nevoie să investighezi, să studiezi și să reflectezi hiper-intens asupra acestor întrebări legate de acest proiect: Există alte ineficiențe grave în sistemul de bază? locuri în baza de cod unde 1) modificările ar schimba efectiv acul în ceea ce privește latența/răspunsivitatea generală și debitul; 2) astfel încât modificările noastre să fie demonstrabil izomorfe din punct de vedere al funcționalității, astfel încât să știm sigur că nu vor schimba ieșirile rezultate având aceleași intrări; 3) unde ai o viziune clară pentru o abordare evident mai bună în termeni de algoritmi sau structuri de date (rețineți că, pentru aceasta, puteți include în contemplațiile dumneavoastră structuri de date mai puțin cunoscute și algoritmi mai ezoterici/sofisticați/matematici, precum și modalități de a reformula problema/problemele astfel încât să fie expusă o altă paradigmă, cum ar fi lista prezentată mai jos (Notă: Înainte de a propune orice optimizare, stabiliți metrici de bază (latență, debit, memorie de vârf p50/p95/p99) și capturați profiluri CPU/alocare/I/O pentru a identifica hotspot-urile reale): - optimizare convexă (reformularea oferă garanții globale optime) - optimizare submodulară (greedy oferă aproximația cu factor constant) - generalizarea semiinelului (unifică calea cea mai scurtă, închiderea tranzitivă, fluxul de date, parsarea) - recunoașterea structurii matroizilor (greedy este demonstrabil optim) - algebră liniară peste GF(2) (sisteme XOR, probleme de comutare, corectare a erorilor) - reducere la 2-SAT (validitate de configurație, grafuri de implicație) - reducerea la costul minim al fluxului maxim (atribuire, programare, alocare de resurse) - recunoaștere bipartită a potrivirii (maghiară, Hopcroft-Karp) - DP ca cea mai scurtă cale în DAG implicit (permite DP cu coadă prioritară, optimizare în stil Dijkstra) - trucul convex al învelișului / copaci Li Chao (O(n²) DP → O(n log n)) - Optimizarea lui Knuth / DP de tip divide & conquer - Reducerea spațiului Hirschberg (când este aplicabil dincolo de aliniere) - FFT/NTT pentru convoluție (înmulțire polinomială, corelație de secvență) - Exponentiație matricială pentru recurențe liniare - Transformata Möbius / convoluția submulțimii - structuri de date persistente/imuabile (versionare, rollback, execuție speculativă) - automat sufix / matrice de sufixe cu LCP...