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# DolphinDB 向量化编程 本技能帮助你在编写、优化和审查 DolphinDB 代码时，遵循向量化思维，把计算任务从逐元素的脚本控制流转向高层的批量原语、SQL、窗口函数、流引擎或适当的执行层升级。遵循此流程可以显著减少冗余循环、临时变量和语义模糊的表达，使代码更简洁、高效、易维护。 ## 使用方式 整个工作流是“判明任务 → 生成初版 → 场景对照优化 → 最终审查”的循环。请严格按以下步骤执行，不要跳过中间的判断和对照步骤。 1. **读取规则与理解任务** 首先读取本文件（`SKILL.md`）和核心规则文件 [references/core-rules.md](references/core-rules.md)。重点理解： - 编码前的固定判断顺序（对象 → 输出 → 依赖 → 执行层 → 升级）。 - 第一组：先描述清楚任务的对象、输出形式和结果依赖关系。 - 第二组：确保数据放在正确的结构（向量、矩阵、表等）中，计算维度与对象形态对齐。 - 第三组：优先使用专用批量原语，识别条件、序列、查找、整列处理等典型问题。 - 第四组：当数据已在表中或进入流处理时，优先让 SQL 或流引擎完成工作。 - 第五组：最后才考虑 JIT、并行或分布式升级。 明确这些规则后，再开始动手写代码。 2. **初步生成符合规则的代码** 基于你对任务的理解，直接生成一版尽可能遵循上述规则的 DolphinDB 代码。即使还不够完美，也应先给出一个清晰的批量表达式或 SQL 路线，而不是先写显式循环再改造。 3. **读取场景索引，定位相关场景** 初次生成的代码通常还可以进一步优化。此时阅读 [references/scene-index.md](references/scene-index.md)，根据当前代码的特征（如是否包含低效的模式）找到对应的场景文件 `references/scene-XX-*.md`。这些场景文件包含了常见的低效写法、识别标记（`tag`）和推荐改写方法。 4. **对照场景文档，吸收改写思路** 仔细阅读命中的场景文档，重点关注： - 该场景下典型的错误模式及命中证据。 - 提供的改写路线和推荐的���数/语法入口。 - 案例中展示的改写前后对比。 然后基于这些信息修改你的代码，使之更符合向量化规范。 5. **输出优化后的代码** 将经过场景对照优化后的代码作为结果输出。此时代码应已经过两轮打磨：一轮基于规则生成，一轮基于具体场景案例修正。 6. **再次审查与迭代** 输出后再次审视改写后的代码。如果发现仍然存在其他异常模式（例如又命中了另一个 `scene`），则回到第 3 步，继续通过场景文档进行修正，直到不再有可识别的低效模式为止。 ## 规则读取 处理任何实质性的编写、优化或审查任务时，都必须先读取 [references/core-rules.md](references/core-rules.md)。该文件是全部判断的总纲。它包含： - **编码前固定判断顺序**：在写任何代码前，先确定处理对象（向量、矩阵、表、数组向量、流批次等）、输出形式、结果依赖关系和逻辑应当放置的执行层，最后再判断是否需要升级执行层。 - **向量、矩阵、表、数组向量、流数据等对象的路线判断**：规则 03-05 帮你将数据放在合适的数据结构里，并让计算维度对齐。 - **条件、序