AYi@AYi_AInotes · XAI 摘要
Greg Brockman转发的Codex Skill "Complexity Optimizer"通过一行npx命令安装，能在几秒内扫描代码库，精准定位O(n²)、N+1查询等性能问题，并提供文件、行号、优化建议和风险等级。其核心设计是仅报告问题而不自动修改，将决策权留给开发者。这标志着AI的关注点正从“更快地写代码”转向“发现人类难以察觉的复杂问题”，将十年项目经验才能积累的诊断能力封装成可一键调用的技能。未来，类似的安全审计、架构检测等工具将大量涌现。资深开发者的护城河因此被重新定义：从依靠个人眼力发现问题，转向依靠业务判断力来评估和落地AI提供的解决方案。
在我刚入行那几年， 记得代码库里有一种人是被默默崇拜的， 他能在十几层调用栈里一眼看出 N+1，能在火焰图里指出哪个函数被多调了三次，
今天 Greg Brockman 转的那个 Codex Skill， 第一次让这件事不再是少数人的特权。
性能优化为什么过去这么稀缺， 你得会用 Chrome DevTools 拉火焰图，会用 Node --prof 跑 profile，会读 perf report，
你得对渐进复杂度有近乎本能的敏感，能在嵌套十几层的代码里识别出 O（n2） 长什么样，
你还得踩过几百个真实生产事故，知道哪种模式在百万级数据下会爆，
这三样能力叠加起来，是十年项目经验才能稳定输出的活，在团队里就是稀缺资源，工资溢价就来自这里。
Greg 转的这个 Complexity Optimizer，是社区开发者做的一个 Codex Skill，
一行 npx --yes codex-complexity-optimizer 装完，在项目根目录跟 Codex 说一句 analyze my codebase，几秒钟跑完，