局部速度提升，整体更慢：二阶成本与反馈回路
一个指标变好，可能把压力推到更晚、更贵的环节。
这是一份系统性失败复盘，不声称来自某个真实上线项目。常见坑是只优化生成速度，结果审核队列变长、错误更晚才被发现、返工集中到发布前；首个指标很好看，整体交付却更慢。
可以用最小反馈图复盘：第一步写“速度提升”影响了谁的等待；第二步找一个延迟出现的副作用；第三步为副作用设置回看时间和回滚触发器。新人不需要复杂数学，先把每条箭头写成“如果 A 变快，B 是否变长”。
这只能帮助发现可能的二阶成本，不证明因果已经成立。你会先追哪条被推迟的队列？下一步做一次前后对照并保留未优化基线。
公开证据
开放问题
哪个被推迟的环节最值得先测？
下一步
画出一个指标变化后的三节点反馈图，并保留未优化基线。