描述
当前 lash-build 的平台分配存在以下问题,同时缺少构建成本可观测性。
1. 分配不均问题
Round-robin 按 批次内模块索引 轮询,而非全局索引。当某批次只有 1 个模块时,index 始终为 0,导致任务永远分配给第一个平台,其他平台空闲。
2. 缺少智能分配策略
当前不考虑模块复杂度、语言、领域等特性,纯轮询分配。期望能根据模块特性选择更合适的平台/模型:
- 复杂架构模块 → opus 级别平台
- 简单 CRUD 模块 → haiku 级别平台
- 特定语言/框架模块 → 该领域表现更好的平台
3. 构建成本统计(新 feature)
构建完成后,需要统计并输出:
- 调用了哪些平台/模型
- 每个平台/模型的调用次数
- 每个 worker 消耗的 token 数(input / output)
- 总 token 消耗量
- (可选)估算费用
输出位置:build-state.json 中新增 usage_summary 字段,构建结束时汇总打印。
验收标准
标签
enhancement, lash-build
描述
当前 lash-build 的平台分配存在以下问题,同时缺少构建成本可观测性。
1. 分配不均问题
Round-robin 按 批次内模块索引 轮询,而非全局索引。当某批次只有 1 个模块时,index 始终为 0,导致任务永远分配给第一个平台,其他平台空闲。
2. 缺少智能分配策略
当前不考虑模块复杂度、语言、领域等特性,纯轮询分配。期望能根据模块特性选择更合适的平台/模型:
3. 构建成本统计(新 feature)
构建完成后,需要统计并输出:
输出位置:
build-state.json中新增usage_summary字段,构建结束时汇总打印。验收标准
标签
enhancement, lash-build