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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

折鸦 2026-09-13 22:43 1

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


UPD: 基于经验统计和体感感受, 不排除是 Astra 有时候降智了, O/ 这块没有办法, 不过我每次测糖果题的时候都是 21

最新回复 (5)
  • llliiilll 09-13 22:54
    1楼

    人和ai讨论，如果中间间隔长，可能就出缓存了。

    另外，如果给的优化目标足够清晰，模型自己交互评估的效果确实比和人沟通快得多。

    我觉得佬的用法完全可以chat模式和6讨论，codex就goal+6让他自己改得了，这样都有参与感。

  • 折鸦 楼主 09-13 23:02
    2楼

    astra 有 1M Context, 而且我大概 500k 左右也就 compact 了 TAT


    chat 问的话感觉缺少上下文吧, 还是说佬指的是 Work 模式

  • llliiilll 09-13 23:04
    3楼

    就是chat，chat不走额度嘛，可以打个压缩包发给chat的ai看，让他分析。我也是500k压缩，问题不大，主要是交互时间，如果超过半小时，openai的缓存就会清理掉，下次就是完整的输入成本，而不是缓存的输入价格了

  • 折鸦 楼主 09-14 09:31
    4楼

    价格倒无所谓, 周额度基本够用, 主要是 chat web 不是特别容易风控吗, 需要指纹浏览器什么的


    不过似乎 web 和 codex 额度和风控降智都是分开算的, 所以没问题?

  • llliiilll 09-14 09:37
    5楼

    我的老账户两个都没问题，如果遇到了再注意吧

* 帖子来源Linux.do
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