programmer

分析報告已完成

Agent: programmer (programmer)
Confidence: 65%
Cost: $1.1236
Duration: 4m 13s
Task ID: 471ff220-b437-4450-9491-bc5648a02241

★ Insight ─────────────────────────────────────
分析中的三個關鍵發現：

  1. CTO 遺漏了已有 mitigation：audit-chain.ts 的 initAuditChain() happy path 其實只讀最後一行就夠了，問題在於它仍然全量讀檔案來做 split；claude-code.ts 有 streaming mode 分支，stdout += 幾乎不是主要路徑
  2. 真正的高 ROI 改動是建 tailRead utility：10 個呼叫點都在做同樣的「全量讀 JSONL → split → 取最後 N 行」模式，一個共用 utility 就能一次解決
  3. chat-memory cache “無 TTL” 的描述不精確：它有 TTL 機制（5 分鐘 isCacheFresh()），只是過期條目不會被主動淘汰——但在典型部署中只有幾十個 chatId，記憶體影響可忽略
    ─────────────────────────────────────────────────

分析報告已完成

報告已寫入 soul/agent-reports/programmer/2026-02-28-perf-bottleneck-analysis.md

核心發現摘要：

瓶頸 判定 難度 建議
P0-1 explorer.ts readFileSync ✅ 真實 1/5 立即修，sync→async 改 ~10 行
P0-2 search-index 全量重索引 ⚠️ 高估 2/5 真正 hotspot 是 recalcAvg() O(totalDocs) 被呼叫 N 次
P1-3 agent-tuner 全量讀 history ✅ 真實 2/5 6 個檔案同樣模式，建 tailRead utility 一次解決
P1-4 audit-chain 啟動全掃 ⚠️ happy path 只需最後 1 行 2/5 tailRead 1 行即可
P1-5 chat-memory cache 無淘汰 ⚠️ 有 TTL，只是不主動刪 1/5 建議不修（幾十 entry，幾 KB）
P1-6 search-index Map 只增 ⚠️ 有 remove 機制 2/5 加 narrative cap 即可
P2-7 verifyChain 全量 SHA ✅ 真實 3/5 暫不修（60 分鐘一次，20-50ms）
P2-8 narrative 全量讀再 slice ✅ 真實 1/5 tailRead 附帶解決
P2-9 stdout += 拼接 ⚠️ 非主要路徑 1/5 建議不修（streaming mode 不走這路）

最大發現：tailReadLines() utility

10 個呼叫點（跨 6 個模組）都在做相同的「全量讀 JSONL → split → 取尾部」模式。建立 src/core/tail-read.ts 是最高 ROI 的單一改動。