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Feature N: (Score: X / 3)【免费下载链接】SpacetimeDBDevelopment at the speed of light项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sp/SpacetimeDB(1pt)(1pt)Browser Test Observations:...GRADING_RESULTS.md 顶部包含 Model / Date / Backend / Level / Grading Method 元信息底部是总分汇总表如 **TOTAL** | **X/33** |。评审结果明确**禁止**包含 token 数与成本估算——那是 COST_REPORT.md 的职责。 ### 缺陷报告与迭代日志 - [BUG_REPORT.template.md](https://link.gitcode.com/i/79aeb2cd014d78616077a174e1503c6c)一个文件对应全部待修缺陷按 ## Bug N 编号每个缺陷可选「Description/Expected/Actual」或「Steps to reproduce/Expected/Actual」两种文体可附 Severity、Note、Fix required给修复代理的调试线索。**所有功能通过时必须删除该文件**——run.sh --fix 以它的存在作为修复入口 - [ITERATION_LOG.template.md](https://link.gitcode.com/i/7662871b15226ba8c75a56dcac9b28ab)追加式append-only日志每次修复追加一个 ## Iteration N 块记录 CategoryFeature Broken / Compilation-Build / Runtime-Crash / Integration / Data-State、根因、修复内容、改动文件、Redeploy 方式。其迭代/reprompt 计数正是「iterations to done」指标的来源。 GRADING.md 还给出 reprompt 效率换算参考0 次 reprompt 10/101 次 9/102 次 8/1016 次 0/10。 ### 批量执行benchmark.sh 与 run-loop.sh [benchmark.sh](https://link.gitcode.com/i/f14070f56be5bece21dee46cafc56b32) 是并行启动器默认 3 轮 × 2 后端 6 个并行实例每个实例由 --run-index 分配独立端口状态写入 benchmark-status.json每个实例日志落盘为 benchmark-runN-backend.log。全部结束后自动对每个运行目录调用 generate-report.mjs。 [run-loop.sh](https://link.gitcode.com/i/ea26d81105cc087352986efc981f3093) 是单实例的「穷举循环」生成 → 评审 → 修复 → 复评最多 --max-fixes 轮。由于 Chrome MCP 同一时间只能有一个评审会话它用 .grade-lock 目录锁mkdir 原子性在并行实例间串行化评审阶段。 ## 成本与指标管线从 OTel 日志到对比报告 ### 基础设施OTel Collector PostgreSQL MongoDB [docker-compose.otel.yaml](https://link.gitcode.com/i/fa36a13b138401f44abd6f40cafe195c) 定义了三个服务 - **otel-collector**otel/opentelemetry-collector-contrib:latest暴露 gRPC 4317 与 HTTP 4318 接收端挂载 ./telemetry 目录与 [otel-collector-config.yaml](https://link.gitcode.com/i/1894407184e6aaffabd069150c27afc0) - **postgres**postgres:16宿主端口 6432:5432账号密码均为 spacetime带 pg_isready 健康检查 - **mongodb**mongo:7宿主端口 6437:27017**刻意采用单节点 手动 Socket.io 实时推送而非副本集/变更流**以保持与 Postgres 后端的对比对称性配置注释原述。 otel-collector-config.yaml 的管道很简单otlp 接收器gRPC HTTP→ file/logs写入 /telemetry/logs.jsonl1s 刷盘与 file/metrics/telemetry/metrics.jsonl5s 刷盘。run.sh 会在日志超过 10MB 时轮转归档防止无限增长。 ### parse-telemetry.mjs按会话归因成本 [parse-telemetry.mjs](https://link.gitcode.com/i/48be043ad211f20a69d7c07912764db0) 读取共享的 logs.jsonl为每个运行目录生成 COST_REPORT.md 与 cost-summary.json。它的关键工程决策 - **双重过滤**优先按 OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES 中的 session.id / run.id 归属记录并行运行时时间区间必然重叠只有会话 ID 可靠无标签的旧记录回退到时间区间过滤startedAtUtc → endedAtUtc - **事件类型**只统计 claude_code.api_request 事件从日志 body 提取 _eventType - **指标项**input/output/cache_read/cache_creation tokens、cost_usd、duration_ms、模型名逐调用列出明细表 - **产物**COST_REPORT.md人类可读含总成本/总 token/缓存命中/API 调用数/总时长 cost-summary.json机器可读供下游聚合--extract-raw 可额外导出过滤后的 raw-telemetry.jsonl。 ### generate-report.mjs跨后端聚合对比 [generate-report.mjs](https://link.gitcode.com/i/79ac4c40fa7a21ce70624a9366a38c22) 扫描运行根目录下所有 telemetry/*/cost-summary.json按后端分组、按 level 排序产出 BENCHMARK_REPORT.md。当检测到 ≥2 个后端时输出对比表 | | spacetime | postgres | Delta | |--|-----|-----|-------| | **Total LLM cost** | $X.XX | $Y.YY | 较便宜方 百分比 | | **API calls** | ... | ... | | | **Total tokens** | ... | ... | | | **Duration** | N min | N min | | | **Feature score** | X/Y | X/Y | | | **Backend LOC / Frontend LOC / Total LOC** | ... | ... | | 它还会解析最新的 GRADING_RESULTS.md兼容 **TOTAL** X/Y、两单元格、Total Feature Score 三种格式得到功能得分并统计应用目录下 .ts/.tsx/.js/.jsx 的行数排除 node_modules、dist、module_bindings、level-* 快照目录SpacetimeDB 后端计 backend/spacetimedb/srcExpress 后端计 server/前端计 client/src。 ### 本地查看与清理 [benchmark-viewer.html](https://link.gitcode.com/i/08835f01d9fd23186d9e47b78d330e56) 是一个零依赖的本地查看器浏览器打开后拖入 METRICS_DATA.json 即可浏览。测试结束用 cleanup.sh 清理产物重新评审前用 [reset-app.sh](https://link.gitcode.com/i/565f6e2baff4a014a5f563e77bde88fe) 重置后端状态重新 publish SpacetimeDB 模块或重置 PostgreSQL 表避免残留用户/房间/消息干扰评分。 ## 性能基准度量 AI 生成应用的运行时吞吐 除生成成本外[perf-benchmark/README.md](https://link.gitcode.com/i/40704a75c635e2f82283394a8c1aa4b7) 还提供了一个运行时压测工具用来度量 L12 级 AI 生成聊天应用的**消息吞吐msgs/sec与延迟**。两个场景 | 场景 | 度量内容 | |------|----------| | stress | N 个写入者持续 D 秒灌入 send_message输出稳态 msgs/sec p99 延迟 | | realistic | M 个用户在人类节奏5–15s 抖动下持续 D 秒输出真实负载下的吞吐与延迟 | 运行方式以生成应用的 SpacetimeDB 模块为例 bash # 针对目标 L12 应用的后端生成 TS bindings spacetime generate --lang typescript --out-dir src/module_bindings \ --module-path ../sequential-upgrade/run/spacetime/results/chat-app-ts/backend/spacetimedb # PG 压测30s、20 写入者 npm run run -- --backend pg --scenario stress --writers 20 --duration 30 # STDB 压测30s、50 写入者 npm run run -- --backend stdb --scenario stress --writers 50 --duration 30 \ --module chat-app-ts【免费下载链接】SpacetimeDBDevelopment at the speed of light项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sp/SpacetimeDB创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Feature N: ＜Name＞ (Score: X / 3)
Feature N: (Score: X / 3)【免费下载链接】SpacetimeDBDevelopment at the speed of light项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sp/SpacetimeDB(1pt)(1pt)Browser Test Observations:...GRADING_RESULTS.md 顶部包含 Model / Date / Backend / Level / Grading Method 元信息底部是总分汇总表如 **TOTAL** | **X/33** |。评审结果明确**禁止**包含 token 数与成本估算——那是 COST_REPORT.md 的职责。 ### 缺陷报告与迭代日志 - [BUG_REPORT.template.md](https://link.gitcode.com/i/79aeb2cd014d78616077a174e1503c6c)一个文件对应全部待修缺陷按 ## Bug N 编号每个缺陷可选「Description/Expected/Actual」或「Steps to reproduce/Expected/Actual」两种文体可附 Severity、Note、Fix required给修复代理的调试线索。**所有功能通过时必须删除该文件**——run.sh --fix 以它的存在作为修复入口 - [ITERATION_LOG.template.md](https://link.gitcode.com/i/7662871b15226ba8c75a56dcac9b28ab)追加式append-only日志每次修复追加一个 ## Iteration N 块记录 CategoryFeature Broken / Compilation-Build / Runtime-Crash / Integration / Data-State、根因、修复内容、改动文件、Redeploy 方式。其迭代/reprompt 计数正是「iterations to done」指标的来源。 GRADING.md 还给出 reprompt 效率换算参考0 次 reprompt 10/101 次 9/102 次 8/1016 次 0/10。 ### 批量执行benchmark.sh 与 run-loop.sh [benchmark.sh](https://link.gitcode.com/i/f14070f56be5bece21dee46cafc56b32) 是并行启动器默认 3 轮 × 2 后端 6 个并行实例每个实例由 --run-index 分配独立端口状态写入 benchmark-status.json每个实例日志落盘为 benchmark-runN-backend.log。全部结束后自动对每个运行目录调用 generate-report.mjs。 [run-loop.sh](https://link.gitcode.com/i/ea26d81105cc087352986efc981f3093) 是单实例的「穷举循环」生成 → 评审 → 修复 → 复评最多 --max-fixes 轮。由于 Chrome MCP 同一时间只能有一个评审会话它用 .grade-lock 目录锁mkdir 原子性在并行实例间串行化评审阶段。 ## 成本与指标管线从 OTel 日志到对比报告 ### 基础设施OTel Collector PostgreSQL MongoDB [docker-compose.otel.yaml](https://link.gitcode.com/i/fa36a13b138401f44abd6f40cafe195c) 定义了三个服务 - **otel-collector**otel/opentelemetry-collector-contrib:latest暴露 gRPC 4317 与 HTTP 4318 接收端挂载 ./telemetry 目录与 [otel-collector-config.yaml](https://link.gitcode.com/i/1894407184e6aaffabd069150c27afc0) - **postgres**postgres:16宿主端口 6432:5432账号密码均为 spacetime带 pg_isready 健康检查 - **mongodb**mongo:7宿主端口 6437:27017**刻意采用单节点 手动 Socket.io 实时推送而非副本集/变更流**以保持与 Postgres 后端的对比对称性配置注释原述。 otel-collector-config.yaml 的管道很简单otlp 接收器gRPC HTTP→ file/logs写入 /telemetry/logs.jsonl1s 刷盘与 file/metrics/telemetry/metrics.jsonl5s 刷盘。run.sh 会在日志超过 10MB 时轮转归档防止无限增长。 ### parse-telemetry.mjs按会话归因成本 [parse-telemetry.mjs](https://link.gitcode.com/i/48be043ad211f20a69d7c07912764db0) 读取共享的 logs.jsonl为每个运行目录生成 COST_REPORT.md 与 cost-summary.json。它的关键工程决策 - **双重过滤**优先按 OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES 中的 session.id / run.id 归属记录并行运行时时间区间必然重叠只有会话 ID 可靠无标签的旧记录回退到时间区间过滤startedAtUtc → endedAtUtc - **事件类型**只统计 claude_code.api_request 事件从日志 body 提取 _eventType - **指标项**input/output/cache_read/cache_creation tokens、cost_usd、duration_ms、模型名逐调用列出明细表 - **产物**COST_REPORT.md人类可读含总成本/总 token/缓存命中/API 调用数/总时长 cost-summary.json机器可读供下游聚合--extract-raw 可额外导出过滤后的 raw-telemetry.jsonl。 ### generate-report.mjs跨后端聚合对比 [generate-report.mjs](https://link.gitcode.com/i/79ac4c40fa7a21ce70624a9366a38c22) 扫描运行根目录下所有 telemetry/*/cost-summary.json按后端分组、按 level 排序产出 BENCHMARK_REPORT.md。当检测到 ≥2 个后端时输出对比表 | | spacetime | postgres | Delta | |--|-----|-----|-------| | **Total LLM cost** | $X.XX | $Y.YY | 较便宜方 百分比 | | **API calls** | ... | ... | | | **Total tokens** | ... | ... | | | **Duration** | N min | N min | | | **Feature score** | X/Y | X/Y | | | **Backend LOC / Frontend LOC / Total LOC** | ... | ... | | 它还会解析最新的 GRADING_RESULTS.md兼容 **TOTAL** X/Y、两单元格、Total Feature Score 三种格式得到功能得分并统计应用目录下 .ts/.tsx/.js/.jsx 的行数排除 node_modules、dist、module_bindings、level-* 快照目录SpacetimeDB 后端计 backend/spacetimedb/srcExpress 后端计 server/前端计 client/src。 ### 本地查看与清理 [benchmark-viewer.html](https://link.gitcode.com/i/08835f01d9fd23186d9e47b78d330e56) 是一个零依赖的本地查看器浏览器打开后拖入 METRICS_DATA.json 即可浏览。测试结束用 cleanup.sh 清理产物重新评审前用 [reset-app.sh](https://link.gitcode.com/i/565f6e2baff4a014a5f563e77bde88fe) 重置后端状态重新 publish SpacetimeDB 模块或重置 PostgreSQL 表避免残留用户/房间/消息干扰评分。 ## 性能基准度量 AI 生成应用的运行时吞吐 除生成成本外[perf-benchmark/README.md](https://link.gitcode.com/i/40704a75c635e2f82283394a8c1aa4b7) 还提供了一个运行时压测工具用来度量 L12 级 AI 生成聊天应用的**消息吞吐msgs/sec与延迟**。两个场景 | 场景 | 度量内容 | |------|----------| | stress | N 个写入者持续 D 秒灌入 send_message输出稳态 msgs/sec p99 延迟 | | realistic | M 个用户在人类节奏5–15s 抖动下持续 D 秒输出真实负载下的吞吐与延迟 | 运行方式以生成应用的 SpacetimeDB 模块为例 bash # 针对目标 L12 应用的后端生成 TS bindings spacetime generate --lang typescript --out-dir src/module_bindings \ --module-path ../sequential-upgrade/run/spacetime/results/chat-app-ts/backend/spacetimedb # PG 压测30s、20 写入者 npm run run -- --backend pg --scenario stress --writers 20 --duration 30 # STDB 压测30s、50 写入者 npm run run -- --backend stdb --scenario stress --writers 50 --duration 30 \ --module chat-app-ts【免费下载链接】SpacetimeDBDevelopment at the speed of light项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sp/SpacetimeDB创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考