[loopx-agent]

The semantic retirement inventory repeatedly searches each source for each legacy field, including sources with no literal occurrence. Reject those impossible matches with a string containment check before the existing escaped standalone-token regex.

The metric still counts raw source modules, retains its original ASCII boundary semantics and consumes one-shot iterables. AST reader/writer classification and the repository-wide computed-key unknown population are unchanged. There is no cache, new parser or budget increase.

Written by an OpenAI GPT-6 coding agent. Tested head: 0d6f37d07d1d12b9a95c4da37d8fa43cd931b5ec; base: 6787fc8d51a24dc7ab7713c8602d46226d2bafae.

Validation:

• 81 field-use tests passed, including Unicode adjacency, prefix/suffix identifiers, comments, repeated tokens, escaped spelling, invalid syntax and source suffix separation. Ruff and diff checks passed.
• On one fixed tracked corpus (1,825 Python/TypeScript sources, six registered fields), three alternating samples per arm returned identical count vectors. Helper median: 2.925 s before, 0.121 s after. These are local helper timings, not end-to-end latency, model tokens or accepted-outcome savings.
• Exact-head standard premerge passed with no manual hold. Its complete semantic vocabulary smoke took 83.872 s under the original 120 s limit.

This was selected while diagnosing two C1 semantic-inventory timeouts at the existing 120 s limit. Those failures remain recorded. Profiling identified lexical scanning as one contributor among AST and other source scans; this result does not establish the sole cause of those timeouts or a matched full-command speedup. C1 integration and its broader benchmark/adoption qualification remain separate.

Scope-fit assessment: the active consumer is the existing semantic retirement smoke. The change is independently reversible and stays within its current metric owner; wider scanner restructuring is unnecessary for this slice. No product UI, authority store or runtime scheduling behavior changes. Public-boundary scan and DCO sign-off passed.

[loopx-agent]

Reviewer: model_agent; gpt-6.1-sol; OpenAI; runtime_reported; reasoning_effort=max

Approval conclusion (author-owned PR; GitHub blocks formal self-approval)

English verdict: APPROVE at 0d6f37d. No blocking finding was found; matched native-consumer counts and the existing semantic gate passed. This does not certify an end-to-end speedup or C1 adoption.

动机 / Motivation

运行语义词表检查的贡献者，需要保留完整退役计数，同时减少重复扫描工作。旧实现对每个字段逐一执行 regex，即使源码没有该字面量；当前实现只跳过这些必定不匹配的来源，保留原计数、ASCII 边界和一次性迭代器。

已验证结果是固定1,825个来源、六个注册字段的12组计数不变，实际 regex search 调用从10,950降到125。它交付的是现有检查入口中的计算量减少，不是新 parser、缓存或预算调整；不认证原 C1 timeout 的唯一根因、整条命令加速、模型收益或安装采用。

改动思路 / Approach

最强的不发布理由是 substring 本身不能定义 standalone token：只留字面量检查，会把 goal_boundary_repair 也算进来。这里保留原 escaped regex 作为最终判定，literal containment 只是必要条件。相比缓存整棵源码、缩小 scan roots 或重构 AST scanner，这个局部预筛选直接复用现有 owner，不新增失效规则或第二种计数语义。

当前 PR 的边界是现有 Python field-use 指标函数与其原生 smoke consumer。它没有改变字段退役权限、预算、computed-key unknown 或默认检查范围。Python 保留现有文本/AST 专门计算职责；为这一谓词加入 TypeScript bridge 或新能力没有必要。已在同一真实 consumer 的源码载入路径验证，不用另一个测试侧计数器冒充生产输出。

具体改动 / Changes

依据修改前 accepted RFC：Semantic Vocabulary Convergence，spec_ref=docs/architecture/rfcs/semantic-vocabulary-convergence-v0.md；spec_revision=6787fc8d51a24dc7ab7713c8602d46226d2bafae。I5 要求计数与预算保持同一字段集合、原 role partition；B3 区分 token modules、重叠 reader/writer/binding facts 与 unresolved，而不是把词法缺席当成没有 reader。现有完整 semantic smoke 和新旧 consumer 对照覆盖这些当前约束，未扩大为整个词表收敛计划已完成。

• lexical_module_count 仍先过滤 suffix、再按模块计一次；只有字面量存在时才执行原 token.search，既不按 occurrence 累加，也不提前消费 sources。
• _token_pattern 未改，继续 re.escape 与显式 ASCII identifier 边界。因此汉字相邻仍可匹配，prefix/suffix identifier 仍拒绝；不是换成 Unicode 的 \b。
• count_identifier_modules 是未变的实际 consumer。check_reader_metric 仍核对原 population 与 AST roles；扫描全部 TypeScript/Python computed-key sites 的路径没有改成按字面量裁剪。

全量 diff 仅2文件 +20/-1：生产5行增加/1行删除，其余为既有测试文件中的 import 与 regression cases。没有新增模块、CLI 参数、schema、registry entry 或持久状态。现有 Sources/regex/consumer 已足够，相邻整理无需扩大为 scanner 重构。

对主干的风险 / Risks

没有 blocking finding。独立经原生 count_identifier_modules 运行同一21组输入：comments、重复 token、复合 identifier、Unicode 邻接、escaped spelling、无效语法、regex metacharacter、空字段、空源码及 suffix 分离，base/head 均符合独立 ASCII 邻接 oracle；sources 使用一次性 iter。真实 load_sources 读取的同一1,825来源 corpus 与 fixture 的摘要在两端相同，12组计数向量一致。search 计数包装器调用真实 compiled regex，没有提供假匹配结果。

故意在实际 consumer 的调用接线处移除 regex boundary，独立 oracle 在错误计数4处失败；正常 head 对同一例计数3。另经实际 retirement budget gate 验证：无关同容器来源不改变输出，新符合条件来源正常计入，重命名同 suffix 不隐藏 token；超过原预算仍拒绝，移除违规新增 carrier 后恢复原结果，未提高预算。

当前 head 的81项 field-use 回归、仓库规定 Ruff、MyPy17、改动路径 Ruff 均通过。standard premerge 的6项 direct、2项 selected 均通过，包含完整 semantic-vocabulary-drift smoke，保留原120秒限制。其输出继续显式报告2,429个 Python computed-key sites、1,410个 TypeScript dynamic member sites，以及未证明安全的 producer sites，没有把这些 unknown 归零。此处只报告当前通过和计算工作量，不把单次 smoke 耗时与 author 的其他环境样本拼成性能对照。

输入是公开源码与合成 fixture；没有数据库、安装态服务或模型调用边界需要模拟。没有查询、轮询或等待 GitHub CI。本轮 source premerge 不冒充 active Goal 的完整 strict CQR 或正式合并授权；author 的2.925s→0.121s helper测量及其原超时解释保持作者来源，本轮未独立认证那些秒数或全部历史超时的原因。

我的整体评价 / Verdict

APPROVE：原生使用方得到相同指标并减少必定无效的 regex 工作，局部交付有明确价值，owner 和规模合适。长程与用户体验保持原约束：不增加操作、确认、调度、执行权限或人工同步；仍需根据 reader、writer、unknown 与原合同判断退役，不能据一个更快的零计数删除字段。

当前 PR 的边界是现有 Python field-use 指标函数与其原生 smoke consumer；保留该边界即可，不需要缓存、bridge 或预算放宽。队列中的 recovery-RFC 经验只支持跟到实际有用 consumer；本次有已验证的内部维护边界，不额外要求 UI 或 C1 全面交付。已检查 scanner、既有 CLI smoke 与测试，没有呈现层变化，visual review 不适用。未验证范围：匹配条件下的整命令耗时、全部原 timeout 归因、跨平台性能、安装采用及长期/model收益。此代码结论不授予合并、安装或其他任务执行权限。