⚡ Bolt: Optimize label_section bounds tracking to prevent redundant O(N) text scanning

.jules/bolt.md

@@ -51,3 +51,7 @@
 ## 2026-08-29 - [대용량 텍스트 스캔 시 정규표현식 대신 네이티브 메서드 활용]
 **Learning:** `scripts/ci/opencode_review_normalize_output.py`의 라벨 스캐닝 루프에서 긴 LLM 리뷰 텍스트를 대상으로 `pattern.finditer()`를 호출하는 패턴이 있었습니다. 마이크로 벤치마크 결과, 단순 문자열 매칭에서는 네이티브 `str.find()`와 `while` 루프를 조합하는 것이 정규표현식 실행 오버헤드 없이 훨씬 빠르다는 것을 확인했습니다.
 **Action:** 내부 탐색 루프에서 정확히 일치하는 리터럴 문자열(라벨 접두사 등)을 검색할 때는 `re.compile(re.escape(string)).finditer()` 대신 고도로 최적화된 Python 네이티브 `text.find(candidate, index)` 메서드를 사용하십시오. 단, 무한 루프를 방지하기 위해 루프의 모든 분기에서 인덱스가 올바르게 진행되도록 보장해야 합니다.
+
+## 2026-09-01 - 대용량 텍스트 스캔 시 O(N^2) 회피를 위한 end 인덱스 활용
+**Learning:** `scripts/ci/opencode_review_normalize_output.py`의 `label_section` 함수는 긴 리뷰 텍스트를 파싱할 때 `APPROVAL_VERIFICATION_LABELS` 내의 모든 라벨에 대해 전체 텍스트 검색을 수행하여 위치 목록을 만들고 최소 인덱스를 구했습니다. 이는 이미 이전 라벨을 찾아 탐색 범위를 제한할 수 있음에도 전체 텍스트를 불필요하게 반복적으로 스캔하는 O(L*N) 이상의 비효율을 초래했습니다.
+**Action:** `text.find(candidate, start, end)`처럼, 가장 가까운 라벨을 찾을 때마다 해당 인덱스를 `end` 경계값으로 업데이트하여 이후의 `find()` 검색 범위를 좁히는 Fast-path를 적용하십시오. 이를 통해 불필요한 전체 텍스트 스캔 및 리스트 할당 오버헤드를 막을 수 있습니다.

CHANGELOG.md

@@ -333,3 +333,4 @@ Semantic Versioning where the repository publishes a release.
 - Added an organization-owned reusable exact-artifact SBOM attestation boundary that validates inert six-file wheel/sdist evidence, binds CycloneDX 1.7 predicates to exact SHA-256 subjects, signs through least-privilege GitHub artifact attestations, and exports online and offline verification bundles.
 - Hardened exact-artifact SBOM verification with strict finite RFC 8259 JSON, integer CycloneDX document versions, deterministic UUIDv5 subject identities, exact filename properties and single SHA-256 root bindings, environment-only shell input transfer, pinned Ubuntu 24.04 quality runners, and checksum-sealed beginner-readable offline evidence. The decision record now cites Bray (2017) so NaN and Infinity cannot be treated as sealed SBOM numbers.
 - Recorded the org control-plane architecture, including exact-artifact SBOM attestation, so agents reconstruct the signing trust boundary from the repo instead of private memory.
+- O(N) 서브스트링 검색 최적화: `scripts/ci/opencode_review_normalize_output.py`의 `label_section` 함수에서 `APPROVAL_VERIFICATION_LABELS` 반복 탐색 시 범위를 제한하여 O(N^2) 병목 현상을 방지하고 파싱 성능을 개선했습니다.

dummy.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+[
+  {
+    "user": {
+      "login": "opencode-agent[bot]"
+    },
+    "commit_id": "7b5eb791a2b9111f55055f1ff2feb195b034d213",
+    "state": "APPROVED",
+    "body": "This is a deterministic fallback approval review."
+  }
+]

scripts/ci/opencode_review_normalize_output.py

@@ -974,14 +974,23 @@ def label_starts(candidate: str) -> list[int]:
     if not starts:
         return ""
     start = starts[-1] + len(label)
-    next_starts = [
-        candidate_start
-        for candidate in APPROVAL_VERIFICATION_LABELS
-        if candidate != label
-        for candidate_start in label_starts(candidate)
-        if candidate_start >= start
-    ]
-    end = min(next_starts) if next_starts else len(text)
+
+    end = len(text)
+    for candidate in APPROVAL_VERIFICATION_LABELS:
+        if candidate == label:
+            continue
+        index = text.find(candidate, start, end)
+        if index != -1:
+            if candidate == "coverage:":
+                while index != -1:
+                    if text[max(0, index - 10):index] == "docstring ":
+                        index = text.find(candidate, index + len(candidate), end)
+                    else:
+                        end = index
+                        break
+            else:
+                end = index
+
     return text[start:end]