Ideia principal

Nada muda no skill e o gasto dele aumenta mesmo assim. A base passa de 88 para 138 análises, e todas as fases que a releem custam mais. O arquivo de instruções cresce pela metade ao longo dos ajustes, e esse acréscimo é pago em cada chamada.

No competitor_analyze, duas otimizações implementadas retiraram 186.000 unidades, e o crescimento dos dados retomou 71.000 no mesmo período. Um custo auditado é, portanto, datado: é uma medição feita sobre um cenário, em um momento, não uma propriedade do skill. Daí os três momentos em que a auditoria se refaz — na implantação, quando o teto é atingido mais rápido que antes, e periodicamente no skill mais pesado.

Por que isso importa

Isso impede tomar uma otimização como garantida: um ganho obtido pode ser absorvido sem que ninguém perceba, e o skill volta a ser o primeiro suspeito alguns meses depois.

Isso também faz da auditoria uma operação repetida, e não um mutirão pontual.

Nuances e limites

O desvio nem sempre é sofrido: um skill que custa mais porque processa mais não regrediu. O que se degrada é o custo por unidade de trabalho útil, e o total não mostra isso.

Questões em aberto

• Que indicador, trazido à unidade de trabalho, permitiria distinguir um desvio de um simples aumento de carga?