Okej, här är omgång 2 av Super Big Brained Optimizer Prompt. Det här inlägget kan lyckligtvis vara mycket kortare än det citerade inlägget, eftersom hela arbetsflödet efter den initiala prompten är identiskt med Runda 1, bara att "1" ersätts med "2" i filnamnen. Här är prompten: --- Läs först ALLA AGENT:s md-filer och README-md-filer supernoga och förstå ALLA av båda! Använd sedan ditt kodundersökningsagentläge för att fullt ut förstå koden, den tekniska arkitekturen och syftet med projektet. När du sedan har gjort ett extremt grundligt och noggrant jobb med allt detta och djupt förstått hela det befintliga systemet och vad det gör, dess syfte, hur det implementeras och hur alla delar hänger ihop, behöver jag att du hyperintensivt undersöker, studerar och grubblar över dessa frågor som rör detta projekt: Finns det några andra grova ineffektiviteter i kärnsystemet? platser i kodbasen där 1) ändringar faktiskt skulle påverka den totala latens/responsiviteten och genomströmningen; 2) sådana att våra förändringar skulle vara bevisbart isomorfa vad gäller funktionalitet så att vi säkert skulle veta att det inte skulle ändra de resulterande utgångarna givet samma indata; 3) där du har en tydlig vision för en uppenbart bättre metod när det gäller algoritmer eller datastrukturer (notera att du för detta kan inkludera mindre kända datastrukturer och mer esoteriska/sofistikerade/matematiska algoritmer i dina överväganden samt sätt att omformulera problemet/problemena så att ett annat paradigm exponeras, som listan nedan (Observera: Innan du föreslår någon optimering, fastställ baslinjemått (p50/p95/p99 latens, genomströmning, peak memory) och fånga CPU-/allokerings-/I/O-profiler för att identifiera faktiska hotspots): - konvex optimering (omformulering ger globala optimala garantier) - submodulär optimering (girighet ger konstant-faktor-approximation) - semiringgeneralisering (förenar kortaste vägen, transitiv slutenhet, dataflöde, parsing) - matroidstrukturigenkänning (girighet är bevisbart optimal) - linjär algebra över GF(2) (XOR-system, växlingsproblem, felkorrigering) - reduktion till 2-SAT (konfigurationsvaliditet, implikationsgrafer) - minskning av min-cost maxflöde (tilldelning, schemaläggning, resursallokering) - bipartit matchningsigenkänning (ungerska, Hopcroft-Karp) - DP som kortaste väg i implicit DAG (möjliggör prioritetskö-DP, Dijkstra-liknande optimering) - konvex skrovtrick / Li Chao-träd (O(n²) DP → O(n log n)) - Knuths optimering / dela och härska DP - Hirschbergs rymdreduktion (när tillämplig bortom justering) - FFT/NTT för konvolution (polynommultiplikation, sekvenskorrelation) - matrisexponentiering för linjära rekurser - Möbiustransform / delmängdskonvolution - beständiga/oföränderliga datastrukturer (versionshantering, rollback, spekulativ exekvering) - suffixautomaton / suffixarray med LCP...