best-of-n-solving

用途

Best-of-N Problem Solving 适用于面对一个难题、且存在多种可能解法的情况，例如复杂重构、棘手的 Bug、性能优化，或你不确定哪种策略最有效的架构决策。

该技能使用 Cursor 的 best-of-n-runner 子代理类型创建隔离的 git worktree——每次尝试都拥有自己的分支和工作目录。多种方案可以并行运行而互不干扰。你随后对比结果并选出胜出者。

确定方案——在启动之前，定义 2-3 种不同的策略。例如，如果要优化一条缓慢的数据库查询：
- 方案 A：添加复合索引并重写查询
- 方案 B：通过物化视图对模式进行反规范化
- 方案 C：使用 Redis 添加应用层缓存
启动并行运行器——对每种方案使用 Task 工具并设置 subagent_type: "best-of-n-runner"。在单条消息中全部启动，使它们并发运行：
```
Task 1: { subagent_type: "best-of-n-runner", prompt: "Approach A: ..." }
Task 2: { subagent_type: "best-of-n-runner", prompt: "Approach B: ..." }
Task 3: { subagent_type: "best-of-n-runner", prompt: "Approach C: ..." }
```
每个运行器都会获得自己的分支和 worktree。在提示中包含明确的成功标准（例如“运行测试并报告是否通过”“测量查询时间”）。
对比结果——当所有运行器完成后，评估：
- 哪种方案通过了所有测试？
- 哪种实现最整洁？
- 哪种性能特征最好？
- 哪种最易于长期维护？
合并胜出者——检出胜出的分支并合并，或挑选特定提交。清理其他 worktree 分支。