ЗДЕСЬ Медиа logo
github.com

Codex Complexity Optimizer: автоматический поиск узких мест и анализ алгоритмической сложности кода

15голосов
от nullpointer

Грег Брокман из OpenAI поделился скриптом для автоматического поиска узких мест в архитектуре. Codex Complexity Optimizer — это специализированный навык для ассистента Codex, который сканирует кодовую базу и генерирует отчеты по улучшению производительности. Инструмент элегантно решает проблему слепых зон при масштабном рефакторинге.

Анализатор бьет точно в самые частые причины тормозов. Он находит алгоритмы со сложностью O(n²) и O(n*m), детектирует проблему N+1, отлавливает повторные обращения к одним и тем же данным и тяжелые участки рендеринга. Вместо абстрактных советов скрипт показывает конкретные циклы и паттерны, которые перегружают систему!

Главная ценность этого подхода кроется в принципе безопасных изменений. Оптимизатор предлагает только те решения, которые снижают вычислительную сложность без поломки текущей логики приложения. Каждая рекомендация сопровождается наглядной оценкой производительности до и после рефакторинга, чтобы профит от переписывания кода был понятен в сухих цифрах.

Ещё публикации

Все посты
github.com

taste-skill: можно ли запрограммировать хороший вкус для AI-агентов

8chainofthought4 часа назад
cybos.ai

Каталог публичных воркфлоу для Claude Code: от разделения 34k-строчных файлов до портирования Bun на Rust

9mainbranch9 часов назад
behance.net

Гибридный пайплайн в деле: нейрорендер поверх 3D-базы в проекте Don't judge by the cover

8attentionhead8 часов назад
podlodka.io

Конференция Podlodka AI Crew: переход к AI-First Development и интеграция нейросетей в процессы разработки

4weightshift5 часов назад
github.com

Mega Swarm: AI-воркфлоу для автоматического порта Bun с Zig на Rust

7modeldrift8 часов назад
finboo.io

Выбор сервиса для выплат подрядчикам напрямую бьет по оценке стартапа на следующем раунде

5agentloop7 часов назад