OK, aqui está a Rodada 2 do Prompt Super Big Brained Optimizer. Felizmente, este post pode ser bem mais curto que o post citado, porque todo o fluxo de trabalho após o prompt inicial é idêntico ao da Rodada 1, apenas substituindo "1" por "2" nos nomes dos arquivos. Aqui está o prompt: --- Primeiro, leia TODOS os arquivos md dos AGENTS e o arquivo md do README com muita atenção e entenda TODOS os dois! Depois, use seu modo agente de investigação de código para entender completamente o código, a arquitetura técnica e o propósito do projeto. Depois, depois de fazer um trabalho extremamente minucioso e meticuloso em tudo isso e entender profundamente todo o sistema existente, o que ele faz, seu propósito, como é implementado e como todas as peças se conectam entre si, preciso que você investigue e estude de forma hiper-intensiva essas questões relacionadas a este projeto: Existem outras ineficiências graves no sistema central? lugares na base de código onde 1) mudanças realmente mudariam a diferença em termos de latência/resposta geral e throughput; 2) de modo que nossas mudanças seriam comprovadamente isomorfas em termos de funcionalidade, para que soubéssemos com certeza que não mudaria as saídas resultantes dadas as mesmas entradas; 3) onde você tem uma visão clara para uma abordagem obviamente melhor em termos de algoritmos ou estruturas de dados (note que, para isso, você pode incluir em suas contemplações estruturas de dados menos conhecidas e algoritmos mais esotéricos/sofisticados/matemáticos, bem como formas de reformular o(s) problema(s) para que outro paradigma seja exposto, como a lista mostrada abaixo (Nota: Antes de propor qualquer otimização, estabeleça métricas de referência (latência p50/p95/p95/p99, throughput, pico de memória) e capture perfis de CPU/alocação/I/O para identificar hotspots reais): - otimização convexa (a reformulação gera garantias globais de ótimo) - otimização submodular (greedy fornece aproximação de fator constante) - generalização em semianel (unifica o caminho mais curto, fechamento transitivo, fluxo de dados, análise sintática) - reconhecimento da estrutura matroide (guloso é comprovadamente ótimo) - álgebra linear sobre GF(2) (sistemas XOR, problemas de alternância, correção de erros) - redução para 2-SAT (validade de configuração, grafos de implicação) - redução para o custo mínimo máximo (atribuição, agendamento, alocação de recursos) - reconhecimento bipartido de correspondência (húngaro, Hopcroft-Karp) - DP como caminho mais curto no DAG implícito (permite DP em fila de prioridade, otimização no estilo Dijkstra) - truque do casco convexo / árvores Li Chao (O(n²) DP → O(n log n)) - DP de otimização / dividir para conquistar de Knuth - Redução de espaço de Hirschberg (quando aplicável além do alinhamento) - FFT/NTT para convolução (multiplicação de polinômios, correlação de sequências) - Exponenciação matricial para recorrências lineares - Transformada de Möbius / convolução de subconjunto - estruturas de dados persistentes/imutáveis (versionamento, rollback, execução especulativa) - autômato de sufixos / matriz de sufixos com LCP...