主要观点：在动态语言 Ruby 中构建有效编译器需精确类型信息，文中展示了对一小部分 Ruby 子集的过程间类型分析，可用于程序优化，此分析非通常的类型推断引擎或检查器，而是跟踪函数间数据流，能识别shout的所有调用者及参数类型等，还介绍了静态单赋值（SSA）形式、有限高度格等概念，以及通过增加调用站点敏感度等可提高分析精度但会降低速度，测试了不同情况下的分析规模和性能等。
关键信息：

• 定义shout函数，不知obj类型及shout返回类型，添加类型注解作用有限。
• 分析 SSA 形式，变量在不同逻辑执行时间可能有不同类型，如a从Integer[1]变为String["hello"]。
• 常量折叠在某些条件下可行，如在封闭世界假设下可折叠常量，否则不行。
• SCCP 利用类型信息探索控制流图，可减少分析分支，提高精度。
• 介绍过程间 SCCP，从应用入口点逐步构建调用图，跟踪参数类型等。
• 讨论敏感度，如调用站点敏感度和上下文敏感度，增加敏感度会降低分析速度。
• 处理 Ruby 中的对象和方法查找，选择字段敏感方法跟踪实例变量类型。
• 生成“折磨测试”来评估分析的扩展性，包括有类和无类的程序测试。
• 有类程序分析在 2.5 秒内完成，无类程序在 1.3 秒内完成，增加敏感度可能降低速度但分析仍较可行。
  重要细节：
• 代码中各种函数定义及调用示例，如decisions函数等。
• 关于有限高度格的图示及解释。
• 生成“折磨测试”程序的详细过程，包括生成有向无环图（DAG）等。
• 不同敏感度下的分析步骤对比等。