Am inclus aici versiunea miniaturală a acestui prompt pentru că seria "My Favorite Prompts" ar trebui să fie niște bucăți compacte, de dimensiuni scurte, de sine stătătoare. Dar astăzi am transformat asta într-un sistem cu adevărat nebunesc. Nu este relevant dacă faci un alt program CRUD în React sau o listă de sarcini, dar dacă faci ceva destul de complicat în Rust sau Golang, sau ceva ce implică date complexe, această abordare este aproape înfricoșătoare în ceea ce poate face. Este un proces în 2 runde. Iată Runda 1: --- Mai întâi citește TOATE fișierele AGENTS dot md și README dot md cu mare atenție și înțelege TOATE pe ambele! 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): - N+1 eliminarea tiparelor de interogare/preluare - zero-copy / reutilizare buffer / scatter-gather I/O - costurile formatului de serializare (overhead de parse/encod) - cozi limitate + presiune inversă (previne explozia memoriei și latența cozii) - lacăte cu cioburi / dungi pentru a reduce conflictele - memoizare cu strategii de invalidare a cache-ului - tehnici de programare dinamică - teoria optimizării convexe - evaluare leneșă / calcul amânat - modele iterator/generator pentru a evita materializarea unor colecții mari - procesare streaming/chunked pentru lucrări limitate de memorie - tabele de pre-calcul și căutare - căutare bazată pe indici vs recunoaștere liniară a scanării - căutare binară (pe date și pe spațiul de răspuns) - tehnici cu doi puncte și fereastră glisantă - sume prefix / agregate cumulative - sortarea topologică și conștientizarea DAG pentru grafurile de dependență...