本地性能测量与优化

沿用户的性能问题确定实际生产路径、工作负载、目标指标和可接受的行为边界。区分运行时间、延迟分位数、吞吐、内存、请求数量及实际费用；指标或场景缺失时先定位可测入口，不自行宣称“全面更快”。

测量与选择

• 优先现有 profiler、日志或基准入口；先做能改变实现选择的最小定位测量，再选择优化方案。单个总耗时可能不足以定位具体阶段，按需要补充耗时分布、查询次数或热点。
• 基线与候选保持输入、版本、配置、硬件、并发和缓存/预热条件可比较。评估噪声并按需求重复测量；保留原始样本和聚合方式，不拿一次更快的值推导稳定收益。
• 基准输入、结果校验与计分方法保持一致；修改实现后检查相同语义、错误结果和资源边界。不要通过减小输入、跳过工作、关闭校验或放宽超时制造优势。
• 方案按观测瓶颈、预计收益及风险排序；预估与实测分别标明。受控实现和验证已获任务授权时继续工作，不强制创建分支、清空工作区、提交或要求再次批准基线。
• 以当前任务时长/迭代预算、达标、无新有效假设或外部阻塞结束；没有预算时采用有界的少量实验，不自动无限循环。会产生额外付费请求的测量按当前费用授权处理。

交付

给出目标路径与工作负载、基线/最终原始证据、使用同一方法得到的差异及正确性检查。改善不超过测量噪声时报告未确认收益；代理指标或模拟调用不能替代真实费用/生产性能。保留能复跑的命令或现有任务记录，不另建重复经验系统。