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Plate 编辑器基准实验室：剪贴板超预算（over-budget）调查与证据登记（Evidence Kit）实战解析

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本篇技术指南聚焦 Plate 仓库中benchmarks/editor基准实验室（Evidence Kit）的一次真实调查：健康检查报告出现investigate-over-budget，两行剪贴板基准指标超过预算阈值。文章将带你还原从触发、根因定位、正确复现命令、登记表（registry）修正到最终验证的完整闭环，并深入源码说明over-budget状态是如何被判定与上报的。读完你将掌握：如何区分基准的默认模式与 issue 形态模式、如何通过环境变量复现 50,000 块超大剪贴板场景，以及证据流水线（evidence pipeline）中"活性工件（active artifact）"的登记与废弃规则。

事件背景：Evidence Kit 基准实验室与 clipboard-large-payload 负载

Plate 仓库中的编辑器基准实验室是一个基于 Evidence Kit 的独立 npm 包，位于 benchmarks/editor。它的职责是集中管理源材料（source material）、模糊测试契约、基准结果行、包边界检查、启动检查与性能文档，其权威数据来源与转移规则记录在 evidence-source-map.md 中。

该实验室以 benchmark-registry.json 作为唯一的主基准登记表，其中每一项artifact都声明了：

• id：工件唯一标识；
• category/family：分类与负载家族；
• owner：命令所属的本地仓库（本实验室为slate-v2）；
• cwd：命令执行目录；
• command：可复现的完整命令（含环境变量）；
• path：基准输出 JSON 工件（artifact）路径；
• required：是否必需（缺失会直接产生rerun-*的优先动作）；
• decision：该工件要回答的基准问题。

本次事件的主角是clipboard-large-payload工件，其登记的决策问题是："10,000 行复制/粘贴负载与 50,000 块双节点剪切（two-node cuts）是否保持在 issue 形态预算（issue-shaped budgets）之内？"，对应工作负载（workload）描述为"Large paste/copy, 10,000-line paste, and 50,000-block cut pressure"。

触发：健康报告报出两行超预算

事件起点是 benchmark-health-latest.json。该健康报告由 benchmark-health.mjs 生成，当存在status === 'over-budget'的结果行时，会自动生成一条优先级为 2 的nextAction：investigate-over-budget（详见buildNextActions中overBudgetRows的过滤逻辑）。

本次触发的原始信息如下：

两行红色指标都指向同一个工件文件，说明问题出在这个工件自身，而非不同基准互相干扰。

根因定位：登记的命令太弱，跑错了模式

调查结论非常干脆：登记的复现命令跑的不是预算所声明的场景。当时 benchmark-registry.json 中clipboard-large-payload的命令是：

bun run bench:core:clipboard-large-payload:local

这条默认命令存在两个问题：

1. 负载规模不匹配：默认模式只执行 10,000 块的剪切（cut），而红色超标行来自 issue 形态的50,000 块模式——预算阈值 150ms / 250ms 是针对 50,000 块这一更严苛场景设定的；
2. 未开启 issue 目标阈值：默认模式下基准不会输出issueTargetThresholds，也就无从生成cutTwoBlocksEditMsP50/cutTwoBlocksMsP50这类阈值行。

换句话说：红灯不是"当前实现变慢了"，而是"旧工件（stale artifact）是拿弱命令跑出来的历史输出，却被误当作 50,000 块 issue 场景的证据"。这正是 Evidence Kit 流水线中"工件与声明必须一一对应"原则的典型反例。

正确复现：用环境变量切换到 issue 形态模式

正确的可复现命令必须显式注入两个环境变量，把基准切换到 issue 形态：

SLATE_CLIPBOARD_BENCH_HUGE_CUT_BLOCKS=50000 \ SLATE_CLIPBOARD_BENCH_ISSUE_TARGETS=1 \ bun run bench:core:clipboard-large-payload:local

两个环境变量的作用：

复跑结果：全部回到预算内

在.tmp/slate-v2目录下以正确命令复跑后，三行阈值全部转绿：

这一结论已沉淀为持久证据：在最新的 rich-text-editors-latest.json 中，slate-clipboard-large-payload-threshold分类下的三行状态均为ok，其中cutTwoBlocksEditMsP50的medianUs为145740（即 145.74ms，对应limitMs=150），cutTwoBlocksMsP50的medianUs为147100（即 147.1ms，对应limitMs=250），operationCount的ops为1（对应limit=1）——与调查文档中的复跑数字完全一致。

同时，benchmark-health-latest.json 当前的nextActions已不再包含investigate-over-budget，只剩下工件过期刷新（refresh-core-*）与可选工件处置（optional-*）等常规动作，说明超预算问题已闭环。

处置决策：让登记命令匹配预算声明

调查结论给出的处置是：更新 benchmark-registry.json，使活性工件的命令与 issue 形态的预算声明保持一致。查看当前登记表可见，clipboard-large-payload的command已被改为：

SLATE_CLIPBOARD_BENCH_HUGE_CUT_BLOCKS=50000 SLATE_CLIPBOARD_BENCH_ISSUE_TARGETS=1 bun run bench:core:clipboard-large-payload:local

也就是说：红色行是过期的工件输出（stale artifact output），而非当前真实失败的阈值。修正的关键不是"改预算放水"，而是让登记命令精确复现预算所基于的场景，从源头杜绝"弱命令产出强声明"的错配。

登记表的活性规则

配合本调查，需要理解登记表的两条核心策略（见 benchmark-registry.json 顶部的policy字段）：

• 活性工件规则（activeArtifactRule）：只有登记在表中的工件才是活性的基准证据；
• 废弃规则（discardRule）：未登记的基准 JSON 一律视为历史输出，被活性 Evidence Kit 流程忽略。

登记表通过discardUnregistered列表声明了../../.tmp/slate-v2/tmp（匹配benchmark）等扫描根，benchmark-health.mjs 的findIgnoredUnregisteredArtifacts会扫描这些目录，把所有未被登记的文件计入"被忽略的历史工件"。当前健康报告显示有 62 个未登记工件被忽略，并产生优先级 6 的清理建议动作。

验证流程：从复现到证据刷新

调查文档给出的完整验证链路分两步：

# 第一步：在 .tmp/slate-v2 本地仓库跑出符合 issue 形态的基准工件 cd /Users/zbeyens/git/plate-2/.tmp/slate-v2 SLATE_CLIPBOARD_BENCH_HUGE_CUT_BLOCKS=50000 SLATE_CLIPBOARD_BENCH_ISSUE_TARGETS=1 bun run bench:core:clipboard-large-payload:local # 第二步：回到基准实验室，刷新证据并重新生成健康报告与性能文档 cd /Users/zbeyens/git/plate-2/benchmarks/editor npm run evidence:refresh

其中evidence:refresh在 package.json 中展开为四步流水线：

npm run research:list # 更新研究源清单 npm run bench:rich-text:check # 重新生成并校验 rich-text 证据行 npm run evidence:health # 重新生成健康报告（含 --check 断言） npm run docs:perf # 重新生成性能文档

跑完evidence:refresh后，benchmarks/results/rich-text-editors-latest.json中的阈值行与benchmark-health-latest.json的nextActions都会基于新工件重建——这就是本次调查"旧红灯"被清空的方式。

深入原理：over-budget 状态从何而来

要彻底理解这次调查，值得看一下状态判定的源码位置。

在 src/index.mjs 的collectThresholdRows函数中，阈值行只从工件的issueTargetThresholds字段读取：

• 若工件不含issueTargetThresholds，则不产出任何阈值行——这正是默认模式（未开SLATE_CLIPBOARD_BENCH_ISSUE_TARGETS=1）跑出来的工件"没有阈值行"的原因；
• 若包含，则对每个阈值条目按threshold.passed判定：true记ok，false记over-budget；
• 行内note会带上limitMs/limit预算值，便于审计。

随后 benchmark-health.mjs 的buildNextActions用rows.filter((row) => row.status === 'over-budget')统计超预算行，只要非空就生成investigate-over-budget（优先级 2）。两条链路合起来形成了"工件 → 阈值行 → 健康动作"的自动告警闭环。

此外，benchmark-health.mjs还定义了健康断言（assertHealth）：活性工件数至少 20、必需工件不能缺失、证据行数不低于 250、nextActions不能为空。这意味着健康报告本身就是可机检的（--check模式），适合接入 CI。

经验沉淀：把一次告警变成长期防错机制

回顾整个调查，可以沉淀出三条可复用的经验：

1. 登记命令必须精确等于预算场景：任何把阈值写进issueTargetThresholds的基准，其登记命令必须包含复现该场景的全部环境变量，否则健康报告会反复产生"幽灵红灯"。
2. 区分"实现变慢"与"证据错配"：看到over-budget先核对工件来源与命令，再用正确命令复跑一次，再做性能归因——本次 552ms 的假警报正是被这一步化解的。
3. 证据链要闭环：修正登记表后，务必跑evidence:refresh让结果行、健康报告、性能文档三者同步重建，最终在 rich-text-editors-latest.json 与 benchmark-health-latest.json 中留下可核对的持久记录。

本次调查的完整原始记录见 004-clipboard-over-budget-investigation.md，连同 evidence-source-map.md 一起，构成了该基准实验室"问题触发 → 根因定位 → 命令修正 → 证据刷新"的标准操作范式。

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