"Prompturile mele preferate", de Jeffrey Emanuel Prompt 4: Optimizatorul cu creier mare "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) schimbările ar schimba efectiv acul în ceea ce privește latența generală/răspunsul și debitul; 2) și unde modificările noastre ar fi demonstrabil izomorfe în termeni de funcționalitate, astfel încât să știm sigur că nu ar schimba ieșirile rezultate având aceleași intrări (pentru metode numerice aproximative, poți interpreta "aceleași" ca "la distanță epsilon"; 3) unde ai o viziune clară asupra unei abordări evident mai bune în ceea ce privește algoritmii sau structurile de date (reține că pentru aceasta, poți include în contemplările tale 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 teoria optimizării convexe sau tehnicile de programare dinamică. De asemenea, reține că dacă știi că există biblioteci terțe bine scrise care ar funcționa bine, le putem include în proiect). Folosește ultrathink."

Am inclus aici versiunea miniaturală a acestui prompt pentru că seria "Prompturile mele preferate" ar trebui să fie niște fragmente compacte, de dimensiune scurtă și autonome. 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 - detectarea ciclurilor - uniune-găsire pentru conectivitate dinamică - traversarea grafurilor (BFS/DFS) cu terminare timpurie - Dijkstra / A* pentru căile cele mai scurte ponderate - cozi prioritare / heap-uri - încearcă operații cu prefix - filtre Bloom pentru apartenența probabilistică - arbori de interval/segment pentru interogări de interval - indexare spațială (arbori k-d, quadarbori, arbori R) - structuri de date persistente/imuabile - Semantică copy-on-write - pooling obiecte/conexiuni - selecția politicii de evacuare a cache-ului (LRU/LFU/ARC) - Selecția algoritmului conștient de loturi - batching și coalescing async I/O - structuri fără blocare pentru scenarii cu conținut ridicat - furtul de lucrări pentru paralelism recursiv - optimizarea layout-ului memoriei (SoA vs AoS, localitatea cache-ului) - scurtcircuite și terminare timpurie - internarea șirurilor pentru valori repetate - Raționamentul analizei amortizate Luând în considerare aceste ghiduri generale acolo unde este cazul: VERIFICĂRI DE APLICABILITATE DP: - Subprobleme suprapuse? → memoize cu cheie stabilă - Partiționare/batching optimă? → sume prefix + DP interval - Graf de dependență cu traversare repetată? → DP topologică cu o singură trecere VERIFICĂRI DE OPTIMIZARE CONVEXĂ: - Forțare brută a alocării/programării exacte? → Flux LP / cost minim cu departajare deterministă - Ajustare continuă a parametrilor cu pierdere explicită? → cele mai mici pătrate regulate / QP - Obiectiv convex mare și decompozabil? → ADMM / metode proximale De asemenea, rețineți că, dacă există biblioteci terțe bine scrise pe care le cunoașteți și care ar funcționa bine, le putem include în proiect). CERIȚE METODOLOGICE: A) Linia de referință mai întâi: Rulează suita de teste și o încărcătură de lucru reprezentativă; Înregistrează latența, debitul și memoria de vârf P50/P95/P99 cu comenzi exacte. B) Profil înainte de a propune: Capturarea CPU + alocare + profiluri I/O; Identifică primele 3–5 puncte fierbinți după procentaj de timp înainte de a sugera modificări. C) Oracle de echivalență: Definiți ieșiri de aur explicite + invarianți. Pentru spațiile de intrare mari, se adaugă teste bazate pe proprietăți sau metamorfe. D) Demonstrație de izomorfism pe schimbare: Fiecare diferențial propus trebuie să includă o schiță scurtă de demonstrație care să explice de ce ieșirile nu se pot schimba (inclusiv ordonarea, departajarea, comportamentul în virgulă mobilă și semințele RNG). E) Matricea de oportunități: Clasifică candidații după (Impact × Încredere) / Efort înainte de implementare; Concentrează-te doar pe elemente care probabil vor fi transferate P95+ sau pe throughput semnificativ. F) Diferențiale minime: O pârghie de performanță la fiecare schimbare. Fără refactorizări fără legătură. Include îndrumări de anulare dacă există vreun risc. G) Protecții pentru regresie: Adaugă praguri de referință sau cârlige de monitorizare pentru a preveni regresii viitoare. Folosește ultrathink. --- Poți rula asta o dată în Claude Code cu Opus 4.5 și o dată în Codex cu GPT 5.2 Codex (am început să folosesc doar High pentru că Extra High e prea lent pentru mine, decât dacă sunt pe cale să mă culc). După ce termină, lovește-i pe fiecare cu vreo 5 runde rapide din acesta: "Minunat. Verifică totul din nou pentru eventuale scăpări evidente, omisiuni sau greșeli, erori conceptuale, greșeli etc. Folosește ultrathink" Apoi să salveze ieșirile astfel: "OK, păstrează toate astea ca PLAN_FOR_ADVANCED_OPTIMIZATIONS_ROUND_1__OPUS.md" "OK, păstrează toate astea ca PLAN_FOR_ADVANCED_OPTIMIZATIONS_ROUND_1__GPT.md" Apoi, în Claude Code, faceți: "Compară ce ai făcut cu PLAN_FOR_ADVANCED_OPTIMIZATIONS_ROUND_1__GPT.md și ia cele mai bune elemente de acolo și împletește-le în planul tău pentru a obține un plan hibrid superior al celor mai bune lumi prin editarea fișierului original al planului." Apoi asta: Recitește AGENTS dot md ca să fie încă proaspăt în mintea ta. Acum citește TOT PLAN_FOR_ADVANCED_OPTIMIZATIONS_ROUND_1__OPUS.md. Apoi verifică fiecare mărgea foarte atent – ești sigur că are sens? Este optim? Am putea schimba ceva pentru a face sistemul să funcționeze mai bine pentru utilizatori? Ne dorim un set cuprinzător și granular de mărgele pentru toate acestea, cu sarcini, subsarcini și structură de dependență suprapuse, cu comentarii detaliate astfel încât totul să fie complet autonom și auto-documentat (inclusiv fundal relevant, raționament/justificare, considerații etc. – orice am vrea ca "sinele nostru viitor" să știe despre obiective, intenții, procesul de gândire și cum acestea servesc obiectivele generale ale proiectului). Mărgelele ar trebui să fie atât de detaliate încât să nu fie nevoie să consultăm înapoi documentul original al planului de reducere. Reflectă CORECT ÎNTREGUL dosar de planuri cu reducere într-un mod cuprinzător? Dacă sunt necesare modificări, atunci revizuiește mărgelele sau creează altele noi sau închide cele invalide sau inaplicabile. Este mult mai ușor și mai rapid să funcționăm în "spațiul planului" înainte să începem să implementăm aceste lucruri! NU SIMPLIFICA PREA MULT LUCRURILE! NU PIERDE NICIO FUNCȚIONALITATE SAU FUNCȚIONALITATE! De asemenea, asigură-te că, ca parte a acestor mărgele, includem teste unitare cuprinzătoare și scripturi de testare e2e, cu jurnale detaliate și excelente, astfel încât să fim siguri că totul funcționează perfect după implementare. Amintește-ți să folosești DOAR instrumentul 'bd' pentru a crea și modifica mărgelele și pentru a adăuga dependențele la mărgele." Apoi, câteva runde de: "Verifică fiecare mărgea cu mare atenție – ești sigur că are sens? Este optim? Am putea schimba ceva pentru a face sistemul să funcționeze mai bine pentru utilizatori? Dacă da, revizuiește mărgelele. Este mult mai ușor și mai rapid să funcționăm în "spațiul planului" înainte să începem să implementăm aceste lucruri! NU SIMPLIFICA PREA MULT LUCRURILE! NU PIERDE NICIO FUNCȚIONALITATE SAU FUNCȚIONALITATE! De asemenea, asigură-te că, ca parte a mărgelelor, includem teste unitare cuprinzătoare și scripturi de testare e2e, cu jurnale detaliate și excelente, ca să fim siguri că totul funcționează perfect după implementare. Folosește ultrathink." Apoi lasă roiul să se dezlănțuie pentru a implementa totul. Apoi pregătește-te pentru RUNDA 2.