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为什么 gpt 在性能优化上相对于动态分析更擅长静态审阅
之前要重置就起了个 /goal 让它自己静态审阅找瓶颈然后改, 结果 Astra Ultra Fast 3 小时左右就把吞吐提升了我和 Astra 之前一起折腾了半个月的幅度, 给我干得道心破碎了, 难道反而是我妨碍 ai 大人的工作效率了? 后面研究了一下似乎并不是我的问题, Astra 在静态审阅上比一些动态手段(比如 perf script/report 或者 ftrace 生成 function graph)更强, 虽然也会审阅到一些并不在 critical path 上的地方, 但是只要让它把审到的全改…
内容摘要
作者：#折鸦
板块：#开发调优
之前要重置就起了个 /goal 让它自己静态审阅找瓶颈然后改, 结果 Astra Ultra Fast 3 小时左右就把吞吐提升了我和 Astra 之前一起折腾了半个月的幅度, 给我干得道心破碎了, 难道反而是我妨碍 ai 大人的工作效率了?
后面研究了一下似乎并不是我的问题, Astra 在静态审阅上比一些动态手段(比如 perf script/report 或者 ftrace 生成 function graph)更强, 虽然也会审阅到一些并不在 critical path 上的地方, 但是只要让它把审到的全改了就行.jpg
我觉得这很反常啊, 正常来说 perf report 之类的信息含量应该更大, 一半的最佳实践也是用性能分析工具找到瓶颈然后针对性修改, “过早的优化是万恶之源”, 但是 GPT (似乎只有 GPT 这样, 也可能是别的 llm 两种能力都烂, 我没怎么用过 fable 和 opus) 却更擅长静态审阅
之前和 GPT 结合的工作流就是, perf script/report 生成出一堆信息全扔给 GPT 看, 分析各部分情况和瓶颈, 然后它给出建议, 我也分析它的说法是否合理, 并且提出一些自己的思路和看法, 让它结合源代码确认, 最后得出共识后让它定量估算一下, 确认了就开始改
静态审阅的话基本就是 GPT 一把梭, 我读一下午的可能 Astra 半小时就读完了, 没什么参与感
基于此的话, 最佳的工作流是怎么样的, 难道真要成为无能的用户了吗.jpg
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LinuxDo