REA 분석 최적화은(는) 무엇을 하나요?
불필요한 작업의 구체적인 원인을 찾아 해당 소유자에서 변경하고 동등한 완료된 조사 결과를 검증합니다. 유용한 결과는 구현을 그대로 두기로 측정된 결정일 수도 있습니다.
체크아웃의 성능 우선순위, 도구 설계, 테스트 가이드를 따르세요. 이 스킬은 최적화 워크플로우를 제공할 뿐, 대상 실행, 게시 또는 병합에 대한 추가 권한을 부여하지 않습니다. 현재 계약, 제공자 전제 조건 및 사용자 권한 부여를 사용하세요.
성능 측정은 성능을 대상으로 하거나 구체적인 회귀 우려가 있는 변경 사항에 대해서만 예약하세요. 일상적인 정리는 정확성 검사를 사용하며, 헬퍼 호출, 임포트 또는 표현이 변경되었다는 이유만으로 이 최적화 워크플로우나 합성 벤치마크가 필요하지 않습니다.
재사용 전략을 선택하거나 벤치마크를 해석할 때 Kuna 사례 연구를 읽으세요. 그 고정된 관찰 결과는 트레이드오프를 보여줍니다. 현재 제공자의 보장이나 보편적인 속도 향상은 아닙니다.
질문과 정확성 오라클 고정
분석가가 완료한 작업(답변에 필요한 사실과 관계, 요청된 세부 사항, 소스 접근, 의미 있는 미지수 포함)을 설명하세요. 대표적인 실제 아티팩트와 작거나 빈 사례를 선택하세요. 기준 리비전, 대상 다이제스트, 엔진 ID, 옵션, 호스트 및 진입점을 기록하세요. 다른 작업을 방해하지 않도록 변경 사항에 대해 별도의 체크아웃을 사용하세요.
변경된 구현과 독립적인 오라클을 설정하세요: 소스 빌드된 픽스처 예상, 독립적으로 매핑된 파일 바이트, 또는 해석 검사와 쌍을 이루는 네이티브 프로듀서. 동일한 결함 디코더를 둘러싼 두 래퍼를 비교하는 것은 정확성을 확립하지 않습니다. 주소 너비, 동일 주소 대안, 해결되지 않은 엔드포인트, 검사 범위 및 소스 연결을 보존하세요. 빈 결과는 실제로 검사된 범위 내에서만 부재를 증명합니다.
가장 이른 불필요한 작업 찾기
하나의 공개 CLI 또는 MCP 작업을 공유 애플리케이션 코드를 통해 프로듀서까지 추적하세요. 관련 단계(허가 및 ID 검사, 네이티브 분석, 디코딩, 조회, 프로젝션, 직렬화, Evidence 보존 및 정리)를 측정하세요. 완료된 작업에 영향을 미치는 경우 카탈로그 검색 및 추가 호출을 포함하세요.
증거를 사용하여 가장 작은 구조적 수정을 선택하세요:
| 관찰된 비용 | 후보 수정 | 확립할 조건 |
|---|---|---|
| 검증된 사실의 반복 스캔 | 기존 순서 또는 조회 구조 재사용 | 소유자가 순서와 ID를 설정하고 모든 일치하는 대안이 유지됨 |
| 반복되는 동등한 엔진 작업 | 검증된 결과 또는 진행 중인 프로듀서 공유 | 입력, 신선도, 수명 및 호출자별 결과가 명시적으로 유지됨 |
| 선택된 사실에 대한 전체 보고서 | 선택 또는 프로젝션을 가장 이른 가능한 소유자로 푸시다운 | 필요한 사실과 증거가 접근 가능하고 검사된 범위가 보고됨 |
| 대규모 임시 전송 버퍼 | 점진적으로 디코딩하거나 제한된 소스 읽기 사용 | 인정된 전체 문서를 검증하고 보존된 사실과 복사본이 여전히 메모리를 소비함 |
| 많은 반복되는 균질 읽기 | 허가, 디코딩 또는 배치 작업 공유 | 항목 ID, 필요한 경우 순서 및 개별 실패를 보존함 |
제거하는 작업과 유지 관리/리소스 비용을 식별하지 않고 인덱스, 일반 캐시, 배치 엔드포인트 또는 오케스트레이션 계층을 도입하지 마세요. 전체 보고서를 구체화한 후 프로젝션은 출력을 줄일 수 있지만 분석 시간과 최대 메모리는 변경하지 않을 수 있습니다. 누락되거나 잘못된 사실을 먼저 수정하고 더 나은 검사 범위를 갖춘 워크플로우를 기준으로 대체 구성을 벤치마킹하세요.
하나의 해석과 정의된 재사용 수명 유지
프로듀서 경계가 사실을 한 번 검증하고 정규화하도록 하세요. 소비자는 공유 CLI/MCP 구현을 통해 해당 표현을 쿼리합니다. 어댑터는 관계를 재구축하거나 원시 보고서를 독립적으로 재해석하지 않아야 합니다. 조회 ID와 표시 형식을 분리하세요. 의도가 일치하는 경우 계약을 재사용하고 요청된 세부 사항과 완전한 Evidence 접근을 존중하세요.
모든 캐시 또는 공유 프로듀서에 대해 키, 소유자, 무효화, 유지된 크기 및 수명을 명시하세요. 결과에 영향을 미치는 대상 바이트, 엔진 내용, 분석 옵션, 아키텍처/로드 매핑 및 파서/스키마 버전이 재사용에 영향을 미치는 경우 설명하세요. 캐시된 관찰을 현재 것으로 호출하기 전에 활성 상태를 검증하세요. 거부는 해당 검증된 키에 대해 결정론적인 경우에만 캐시하세요. 잘못된 형식, 부분, 일시적 또는 취소된 시도는 명시적인 재시도 정책이 필요합니다.
하나의 취소된 대기자는 성공한 피어를 무효화하지 않아야 합니다. 프로듀서 실패 컨텍스트와 각 호출자의 취소 이유를 보존하세요. 공유 작업과 정리가 완료될 때까지 소유권 및 용량 청구를 유지하세요. 정리가 실패하면 완료된 관찰을 보존하세요. 해당 경로가 변경될 때 무효화, 동시 소비자, 마지막 대기자 취소, 종료 및 정리 재시도를 실행하세요.
프로세스 패밀리와 유지된 상태를 제한하세요(단순히 부모 힙 또는 작업자 수만이 아님). 할당 전에 디코딩 및 직렬화 확장을 고려하세요. 호스트와 워크로드에서 CPU, 메모리, 동시성 및 디스크 한도를 선택하고 OOM 전에 중지하고 소유한 정리를 확인하세요. 가드에 의해 중지된 작업은 불완전합니다. 전송 버퍼 상한을 무제한 유지된 인벤토리로 대체하거나 부분 결과를 성공 상태 뒤에 숨기지 마세요.
완료된 작업 비교 및 주장 제한
영향을 받는 실제 공개 워크플로우를 이전과 이후에 동등한 입력, 결과, 검사 범위 및 Evidence 의미로 실행하세요. 설정 비용과 회귀가 보이도록 작은 입력을 포함하세요. 신규 세션, 웜 런타임 캐시 및 OS 파일 캐시를 구분하세요. 분산이 결정에 영향을 미치는 경우 교대 또는 반복 실행하세요. 실제 엔진이 안정적으로 재현할 수 없는 경우에 대해 의미 있는 경계 회귀를 선택하세요. 가짜 엔진은 실제 제공자를 검증하지 않습니다.
작업 결과, 관련 단계 타이밍, 총 경과 및 CPU 시간, 최대 프로세스 패밀리 메모리 및 측정 방법, 리소스 중지 및 정리를 보고하세요. 페이로드 종료 상태와 프로파일러의 종료 상태를 모두 확인하세요. 실패한 시도를 유지하고 측정되지 않은 비용을 식별하세요. 성공한 재시도는 실패를 설명하지 않습니다.
토큰 주장의 경우, 작업을 완료하는 데 필요한 스키마/검색, 인수, 응답, 재시도 및 연속을 세세요. 토크나이저 추정치를 실제 모델 사용량과 별도로 레이블링하고 클라이언트/카탈로그 동작을 기록하세요. 더 작은 JSON만으로는 더 적은 모델 토큰이나 더 나은 조사 품질을 설정하지 않습니다. 완료된 대표적인 조사와 비교 가능한 정확성/검사 범위 없이 복잡한 소프트웨어 이점을 주장하지 마세요.
병목 현상, 변경 소유권, 보존된 의미, 실행된 검사, 전/후 측정 및 남은 한계로 마무리하세요. 통합 기록을 테스트된 리비전과 함께 최신 상태로 유지하고 병합된 프로덕션 작업과 실험 전용 코드를 구분하세요. 입증된 병목 현상이 해결되거나 추가 이점이 추측에 불과할 때 중지하세요.