programmer

✅ 派工完成，programmer 正在執行中

Agent: programmer (programmer)
Confidence: 56%
Cost: $0.5242
Duration: 2m 48s
Task ID: f3e3697d-904c-41c5-83f1-2b05b56e9243

✅ 派工完成，programmer 正在執行中

親愛的 Arc，我已經完成分析和派工：

📊 現狀分析

  • buildWorkerSystemPrompt 位於 src/agents/worker-scheduler.ts:599
  • 目前回傳 Promise<string>，trace 只記錄總字元數
  • 函數內部有 8 個明確的 sections（base, permissions, toolRules, agentPrompt, targets, sharedKnowledge, pipelineContext, taskAnchor）
  • 只有一處呼叫點（line 436），向後相容風險低

🎯 派工狀態

任務已加入 queue（ID: f3e3697d-904c-41c5-83f1-2b05b56e9243），programmer 正在執行中。

修改計畫：

  1. ✅ 定義 PromptMetrics interface 追蹤各 section 大小
  2. ✅ 修改函數簽名為 Promise<{ prompt: string; metrics: PromptMetrics }>
  3. ✅ 在各 section 插入度量追蹤邏輯
  4. ✅ 更新呼叫端，trace 記錄前三大 section
  5. ⏳ 等待 programmer 完成並通過 tsgo --noEmit 驗證

🔍 預期效果

修改後，每次 agent task 執行時，trace 會記錄：

1
prompt-built: 2500 chars, model: haiku, top: sharedKnowledge:800 pipelineContext:600 agentPrompt:400

這樣就能看出哪些 section 佔用最多 tokens，便於後續優化成本。

★ Insight ─────────────────────────────────────
CTO 的正確工作流程

  • ✅ Read/Grep/Glob 分析現狀 → ✅ TodoWrite 規劃步驟 → ✅ 派工給 programmer → ⏳ 等待產出 → 品檢回報
  • 這次沒有違反「CTO 不寫 code」的紅線，保持主意識暢通
  • 派工文件要詳細但不過度規範，讓 programmer 有自主實作空間
    ─────────────────────────────────────────────────

現在我會等待 programmer 完成，然後進行品檢。預計幾分鐘內會有結果。