ruflo-cost-tracker 基准漂移检测实战：用 cost-trend 技能捕获 smoke gate 漏掉的性能与成本回归

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cost-trend是 ruflo 生态中ruflo-cost-tracker插件提供的一项基准趋势分析技能：它把散落在plugins/ruflo-cost-tracker/docs/benchmarks/runs/*.json中的每一次基准运行记录连成一条时间曲线，报告首尾两端的 win rate、延迟、升级率与 LLM 基线成本差异，并主动标记回归。它的价值在于补上二值 smoke gate 的盲区——win rate 从 100% 缓慢滑落到 85% 时，winRate ≥ 0.80的检查仍然"通过"，但这恰恰是一次需要被发现的真实退化。读完本文，你将掌握 trend 脚本的完整用法、输出字段的解读方法、底层数据契约（run JSON 结构），以及它与cost-benchmark、smoke gate 之间的生产者—消费者关系。

为什么需要"趋势"而不是"门槛"

ruflo-cost-tracker 的验证体系默认以 smoke.sh 为契约，其中第 23 步对latest.json做了二值判定：

rate=$(node -e "console.log(JSON.parse(require('fs').readFileSync('$LATEST')).summary.winRate)" ...) pass=$(node -e "console.log(JSON.parse(require('fs').readFileSync('$LATEST')).summary.winRate >= 0.8 ? 'yes':'no')" ...) if [[ "$pass" == "yes" ]]; then ok; else bad "Tier 1 win rate $rate < 0.80"; fi

这个 gate 回答的是"当前这一次运行是否合格"，但它无法回答"系统是否在缓慢变差"。Smoke gate 是二值的（pass/fail），而持续累积的基准运行记录是一条曲线——曲线能捕获 gate 看不到的漂移：

• win rate 从 100% 悄悄跌到 85%，每次单独看都"仍在通过"，但累计起来是一次真实的质量退化；
• 平均延迟缓慢爬升，可能在数周内翻倍，而没有任何一次运行触发硬性失败；
• 升级率（escalationRate）变化意味着 Tier 1 路由策略在悄悄改变行为；
• LLM 基线成本随时间波动，直接影响"Agent Booster 是否仍然划算"的结论。

cost-trend技能就是为这条曲线而生的：它读取每一次持久化的运行记录，输出首尾 deltas、逐次运行序列，并在 win rate 下降或延迟显著抬升时发出回归告警。其实现位于 trend.mjs，对应的技能文档是 SKILL.md，两者都在 smoke.sh 第 38 步中被验证（要求脚本可执行、指标齐全、含回归标记逻辑）。

数据源：runs 目录下的运行记录契约

trend 脚本消费的唯一数据源是plugins/ruflo-cost-tracker/docs/benchmarks/runs/下的 JSON 文件。这些文件由cost-benchmark技能（调用 bench.mjs）产生，每一个文件都是一次完整基准运行的持久化快照。当前仓库中持久化的运行记录包括：

• 2026-05-05T03-13-19-596Z.json—— corpus v1，12 个用例，无 LLM 基线；
• 2026-05-05T03-27-25-675Z.json—— corpus v2，16 个用例（12 个 Tier 1 + 4 个对抗性）；
• 2026-05-05T04-13-48-562Z.json—— corpus v3，25 个用例，带 Gemini 2.0 Flash 与 Anthropic（Sonnet 4.6 / Opus 4.7）基线，同时是latest.json指向的记录；
• codemod-2026-05-29T21-27-54-272Z.json/codemod-latest.json—— 单独的codemod-tier1基准系列。

以latest.json（即2026-05-05T04-13-48-562Z.json）为例，其summary对象完整定义了趋势分析所依赖的字段：

注意corpusVersion字段：语料库版本被记录在每次运行中（由 booster-corpus.json 驱动），因此即使语料在版本 1 → 2 → 3 之间扩充，跨版本的趋势曲线依然可解释——这正是原技能文档中 Cross-references 所强调的"corpus version is recorded in each run, so trends across corpus versions remain interpretable"。

运行趋势分析：命令与环境变量

从仓库根目录直接执行（trend.mjs 只读 runs 目录，不依赖v3/下的依赖解析，因此无需cd v3）：

node plugins/ruflo-cost-tracker/scripts/trend.mjs

可选环境变量：

其中BENCH_NAME对应 bench.mjs 在输出 summary 时写入的benchmark标签（如codemod-tier1）。trend 脚本默认只展示无标签或benchmark === "booster"的遗留 booster 运行，因此像codemod-tier1这样的其他系列永远不会混入 booster 漂移曲线——这正是 trend.mjs 中loadRuns()的过滤逻辑（第 41-44 行）。

如果你同时需要产生新的运行记录（趋势数据的生产端），则需在v3/下运行 bench.mjs，因为agent-booster包只有在v3/下才能被解析：

( cd v3 && node ../plugins/ruflo-cost-tracker/scripts/bench.mjs ) # booster only — 免费 ( cd v3 && BENCH_LLM_BASELINE=1 node ../plugins/ruflo-cost-tracker/scripts/bench.mjs ) # + Gemini 2.0 Flash ( cd v3 && BENCH_LLM_BASELINE=1 BENCH_ANTHROPIC=1 \ node ../plugins/ruflo-cost-tracker/scripts/bench.mjs ) # + Sonnet 4.6 + Opus 4.7

如果agent-booster解析失败，bench.mjs 会给出明确提示并以 exit 2 退出（见其第 57-62 行）。

解读输出：漂移摘要、逐次序列与回归标记

trend 脚本的 Markdown 输出分三部分，对应原技能文档的步骤 2-4。

漂移摘要（last vs first）

以| Metric | First | Last | Δ |为表头的对比表，逐指标计算首尾差异：Win rate（Tier 1）、Avg latency、p99 latency、Escalation rate、Speedup vs Gemini。若某项在首尾运行中缺失，则该行不输出（trend.mjs 第 98-112 行的空值守卫）。Δ 列用+前缀标记正增长，便于肉眼扫读。

逐次运行序列

| Run | Win rate | Avg lat | p99 | Escalation | Sonnet 4.6 lat | Opus 4.7 lat |表格，每次运行一行。Sonnet 4.6 与 Opus 4.7 两列只有在运行期启用了BENCH_ANTHROPIC=1时才有值，否则显示—占位。这对应原文档中"including Sonnet 4.6 + Opus 4.7 baseline latencies if those were enabled"的说明。从源码看，这两列读取的是summary.anthropic['claude-sonnet-4-6'].avgLatencyMs与summary.anthropic['claude-opus-4-7'].avgLatencyMs（trend.mjs 第 75-78 行）。

回归标记

脚本在满足以下任一条件时输出> ⚠ Regression引用块：

1. Win rate 下降：last.winRate < first.winRate（无论幅度多小，只判断方向）；
2. 平均延迟抬升 ≥ 1.5×：last.avgLatencyMs > first.avgLatencyMs * 1.5，并输出具体的倍数（如avg latency rose 1.62× from first run）。

这两条判定规则与 SKILL.md 中第 4 步的表述完全一致，并被 smoke.sh 第 38 步强制验证（grep -qE "Regression|⚠"）。需要注意：趋势判定是"方向敏感 + 阈值敏感"的组合——win rate 只要出现方向性下降即告警，而延迟采用 1.5× 的相对阈值，这比绝对毫秒数更能适应不同语料规模下的合理波动。

源码深挖：trend.mjs 是如何工作的

trend.mjs 的完整数据流可以拆成四步：

1. 加载与排序：loadRuns()读取 runs 目录下所有.json文件（显式排除latest.json，因为它是最近一次运行的指针而非独立历史），按文件 mtime 升序排序，即按运行时间先后排列（第 26-29 行）。被解析失败的文件被静默过滤（第 35-37 行的 try/catch）。
2. 系列过滤：按BENCH_NAME或遗留 booster 规则过滤，再.slice(-limit)取最近 N 次（第 30、38-45 行）。
3. 字段投影：从每次运行的summary中抽取winRate、avgLatencyMs、p99LatencyMs、overallCorrect、escalationRate、avgConfidence、speedupVsLlm、llmCost以及可选的 Anthropic 延迟（第 64-79 行）。
4. 输出与告警：按TREND_FORMAT分支——JSON 模式直接序列化{runs, first, last, series}（第 84-87 行），Markdown 模式渲染漂移表、序列表并计算回归标记（第 89-138 行）。

这种"一次加载、统一投影、末端对比"的设计使得脚本可以在任意运行次数下稳定工作：只有 1 次运行也能输出（first 与 last 相同），0 次运行则输出No bench runs found并以 0 退出。

在什么时机使用 cost-trend

原技能文档给出了三个高价值触发场景，结合仓库上下文可以进一步展开：

• 发布前：检查加速比（speedup）是否发生漂移。发布清单里通常只有"最近一次 winRate ≥ 0.80"，而趋势脚本能告诉你加速比从 2243× 是否下滑到更低水平。当前latest.json记录的speedupVsLlm为 2243.22×，Sonnet 4.6 / Opus 4.7 相对 booster 的加速分别为 3529.56× 与 4343.67×——这些数值应当成为未来发布前的趋势基线参照。
• 扩充语料后：当bench/booster-corpus.json增加新用例（如 corpus v1 的 12 例 → v3 的 25 例），需要确认旧运行在它们自身对应的语料版本上仍保持同样的 win rate。由于corpusVersion被记录在每次运行中，你可以按版本分段解读趋势，而不是把不同语料规模的运行混为一谈。
• 升级 agent-booster 后：Agent Booster（Tier 1，$0成本的结构性转换层）升级可能改变延迟与策略选择。趋势脚本的逐次序列会直接暴露策略分布变化（例如exact_replace与fuzzy_replace的混用比例），配合延迟列即可快速定位回归来源。

与周边技能的协作闭环

cost-trend处于一个完整的数据闭环中：

• 生产者：cost-benchmark 运行 bench.mjs，把每次结果写入docs/benchmarks/runs/<ISO-timestamp>.json并更新latest.json指针。趋势脚本消费的就是这些产物。
• 消费者：cost-report 第 1a 步读取latest.json的 summary，把测量到的 Tier 1 数据（$0/次、实测延迟、win rate、LLM 基线）用于"measured"分层，而不是估算值；其第 4 步用三信号优先级（bench 数据 →[AGENT_BOOSTER_AVAILABLE]标志 → 模型名兜底）做 Tier 1/2/3 聚合。
• 门禁：smoke.sh 第 23 步以latest.json的winRate ≥ 0.80作为 CI 回归 gate；第 38 步验证 trend 脚本与技能的存在性和内容契约。按 README 的说明，CI 只跑 booster-only bench（免费、约 85ms），LLM/Anthropic 基线由于每次调用都产生真实费用，属于手动或定时工作流，不会进入 CI。

这种"免费 booster bench 进 CI 门禁、付费 LLM 基线进趋势曲线"的分层设计，正是趋势分析可以低成本持续积累数据的原因：免费运行可以高频产生，构成曲线的骨架。

使用注意事项

• gate 指标与诊断指标要分清：winRate是门禁指标（Tier 1 用例），而escalationRate只上报不做门禁——对抗性用例本来就是诊断性的，它们的"正确行为"是主动升级（escalatedCorrectly），见 bench.mjs 第 83 行的判定逻辑。
• Anthropic 基线可选：Sonnet/Opus 延迟列只有在运行期设置BENCH_ANTHROPIC=1才存在，缺失时显示—，不要误读为"模型失败"。
• 语料版本语义：跨版本比较趋势时，先按corpusVersion分段。v1 的 12 个用例与 v3 的 25 个用例的 win rate 数字并不直接可比，但因为版本号被记录，曲线始终可解释。
• 测量边界：README 明确区分"claimed upstream"与"verified"——例如根目录 CLAUDE.md 中宣传的-32%检索、352×加速等属于上游声称而非本仓库验证结果；而趋势脚本消费的runs/*.json是本仓库真实持久化的测量记录，是可信的本地证据。

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