本地代码库调研

核心原则

1. •事实驱动：证据不足时继续检索，引用具体文件路径和代码片段
2. •先广后深：先全局语义搜索定位范围，再精确匹配锁定细节
3. •并行加速：多个独立查询可并行执行
4. •灵活选择：若已知目标文件位置，可直接读取，无需遵循固定顺序

工具选择

根据场景选择合适的工具：

说明：若已知目标位置，可直接使用 read_file 或 grep_search，无需先做语义搜索。

检索策略

1. 语义搜索优先

使用 mcp_augmentcode_codebase-retrieval，采用自然语言长查询：

✅ 好的查询：

• •"Where is the reward computation implemented for RL tasks and how are rewards aggregated?"
• •"灵巧手抓取姿态的优化目标函数在哪里定义，使用了什么约束？"

❌ 差的查询：

• •"reward"
• •"grasp optimization"

2. 迭代收敛

语义搜索可能需要多轮：

• •结果太少 → 扩大查询范围
• •结果太多 → 增加限定条件
• •找到候选 → 切换到精确匹配确认

3. 精确匹配锁定

当已知具体符号/关键词时，使用 grep_search：

grep_search(
  query="class HandModel",
  isRegexp=False,
  includePattern="**/*.py"
)

4. 文件读取获取上下文

找到目标位置后，使用 read_file 获取完整上下文。

5. CLI 备选

当需要复杂管道操作时（如排序、去重、统计），可使用 CLI：

rg "def.*grasp" --type py -l | head -20

输出要求

• •引用具体文件路径和符号名作为证据
• •只陈述有证据支持的结论
• •不确定时明确说明还需检索什么

反模式

• •❌ 跳过语义搜索直接读文件
• •❌ 使用短关键词查询（语义搜索场景）
• •❌ 在证据不足时就下结论
• •❌ 单线程串行查询（可并行时）