⚡ Bolt: [performance improvement]

.jules/bolt.md

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 ## 2026-09-01 - 대용량 문자열 서브스트링 스캐닝 루프 최적화
 **Learning:** 긴 텍스트에서 여러 기준 문자열(`candidate`)을 탐색하여 다음 구역의 시작점을 찾을 때, 텍스트 전체에 대해 반복적으로 `text.find(candidate)`를 호출하면 O(N)의 비효율적인 중복 스캐닝 오버헤드가 발생합니다. 특히 가장 가까운 시작점을 찾기 위해 모든 후보를 스캔할 때 이 문제가 심화됩니다.
 **Action:** 기준점(`start`)을 잡은 후, `idx = text.find(candidate, start, end)`를 사용하여 검색 범위를 동적으로 축소(`end = min(end, idx)`)하십시오. 이렇게 하면 불필요한 스캐닝 오버헤드를 막고 검색 범위를 안전하게 줄여 매우 큰 성능 향상을 얻을 수 있습니다.
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+## 2025-02-12 - [간단한 공백 문자열 정규화 시 정규표현식 대신 네이티브 split/join 활용]
+**Learning:** `scripts/ci/opencode_review_normalize_output.py`의 `runtime_tool_slug` 함수에서 문자열의 연속된 공백을 단일 하이픈(`-`)으로 치환할 때 `re.sub(r"\s+", "-", ...)`를 사용하면 정규표현식 컴파일 및 실행 오버헤드가 발생합니다. 단순 공백 정규화 작업에서는 Python의 네이티브 문자열 메서드인 `str.split()`과 `str.join()`을 조합하는 것이 C 수준의 속도로 동작하여 훨씬 빠릅니다.
+**Action:** 단순한 공백 문자열 치환이나 정규화가 필요한 경우 정규표현식(`re.sub`) 대신 `"-".join(str.split())`과 같은 고도로 최적화된 네이티브 메서드를 우선적으로 사용하십시오.

scripts/ci/opencode_review_normalize_output.py

@@ -498,7 +498,8 @@ def current_changed_files() -> frozenset[str]:
 
 def runtime_tool_slug(tool_name: str) -> str:
     """Return the canonical receipt slug for a browser execution tool."""
-    return re.sub(r"\s+", "-", tool_name.strip().casefold())
+    # ⚡ Bolt: Use native string methods for whitespace normalization instead of regex
+    return "-".join(tool_name.casefold().split())
 
 
 @lru_cache(maxsize=1)