Platform Differential Discovery Deepdive Workflow

定位

按用例深钻的端到端剧本。输入是单个用例（来自粗筛 workflow-platform-differential-discovery 的候选用例清单，或用户直指），产物是单用例证据表 + 备选优化项。与粗筛 workflow 是流水线关系但相互独立——用户也可跳过粗筛直接指一个用例深钻。

Agent 分派

下表按当前证据选择所需阶段，已有匹配产物可复用；Agent 列是职责，可由主 Agent 顺序承担，仅在宿主允许且有独立工作时委派。

阶段	对应用户流程步骤	Agent	技能	Gate
0 选例	① 先钻哪个用例	cinderx-orchestrator	读粗筛清单或用户直指	用例已锁定，实验轴齐全
1 环境确认	—	cinderx-environment-verifier	cinderx-env-validate	双平台环境可复用
E1 性能基线	② 总性能数据	pyperformance-benchmark-analyst	pyperformance-result-compare	差距 > 噪声带，置信区间不含 0
E2 用例画像	③ 用例内容 + autojit 函数形状	cinderx-jit-analyst	cinderx-hir-lir-analyze	函数形状与 perf 热点吻合
E3 HIR 分布	④ HIR 分布	cinderx-jit-analyst	cinderx-hir-dump、cinderx-hir-lir-analyze	差异点定位到节点级
E4 LIR + wall clock	⑤ LIR 分析，含调用数与 wall clock	cinderx-jit-analyst	cinderx-hir-lir-analyze	wall clock 拆解与 LIR 段对齐
E5 差异点	⑥ 差异点（bb 级或单条机器码级）	cinderx-jit-analyst	cinderx-hir-lir-analyze	双平台指令逐条对齐，差异序列可枚举
E6 根因下钻	⑦ 拆解根因到 ISA/指令集/微架构/硬件	cinderx-evidence-analyst	cinderx-evidence-table、cinderx-isa-microarch-compare	根因落到 ISA/微架构/硬件，证据闭环（含采样可用性探测）
E7 优化方向	⑧ 优化方向	cinderx-evidence-analyst	cinderx-evidence-table	策略 ↔ 根因一一对应
E8 穿刺（跑）	⑨ 穿刺	cinderx-orchestrator → pyperformance-candidate-runner	cinderx-ab-run-slot、pyperformance-worker-run	隔离满足、可重复
E8 穿刺（判读）	⑨ 穿刺数据可信度	cinderx-evidence-analyst	cinderx-evidence-table	收益落噪声带外，证据表签发可信度
E9 优化价值	⑩ 备选优化项	cinderx-evidence-analyst	cinderx-evidence-table、cinderx-optimization-report	收益/成本均有数据支撑

Gate

E1–E5 是证据采集（贴事实），E6–E9 是收口判读（下判断），分界线在 E6。阶段 Gate 不满足时，补齐证据再作依赖它的判断；独立证据可继续采集，不因缺口暂停整个任务：

• evidence-analyst 在 E6 接手时拿到 E1–E5 证据，填入证据表前 5 段（或标记 evidence_gap 要求补），再推进 E6–E9。
• evidence-analyst 在 E6 有权回退要求 E3–E5 补证据（如指令没对齐回到 E5）。
• E8 分别记录穿刺跑分与可信度判读；可以由同一 Agent 顺序完成，但不能用已执行跑分替代隔离、可重复性和噪声判断。

有了足够深层的根因（E6），才不被表面原因迷惑；有了优化方向（E7），才进入穿刺（E8）；穿刺数据可信，才判定优化价值（E9），产出最终备选优化项。