[Feature]: 使用结构化读取和索引维护代替全量读
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 活発
- 技術スタック
- rust
調査の方向性
Start by tracing how the desktop app's agent reads files and assembles conversation context; the issue does not identify specific files or tests. Compare that flow with the proposed indexing, structured extraction, range reads, and truncation approaches, then define scope and acceptance criteria before implementation. Done should mean relevant file context can be retrieved without routinely loading whole files, with tests showing the intended behavior.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Problem / opportunity
Proposed behavior
从“全量读取”转向“按需检索与结构化摘要”。它们不再让 Agent 动辄把整个文件塞进上下文，而是通过索引、符号提取、范围读取或强制拦截，只给模型看真正需要的那一小块。
- AST 结构化提取（只给骨架，不给血肉）
- 语义检索与索引（只取相关片段）；与其让 Agent 盲猜去读文件，不如先建索引，让它“问”出相关代码。Harness 在后台对仓库建立向量或符号索引。当 Agent 需要信息时，通过语义搜索（如 memory_query）直接返回最相关的代码块（chunk），并附带文件路径和行号，而不是整个文件。
- 数据支撑：ContextOS 的实测显示，相比传统的“Grep 搜索 + 全文件读取”，这种语义检索方式平均每次查询的 Token 消耗从 2,891 降到 1,054（降低约 64%），且准确率更高。
- 强制门禁与范围读取（物理拦截全量读取）
- 大结果转储与截断（溢出处理）
原始链接：https://chat.deepseek.com/share/ng5kcltilw0mlug2ru
Product surface
Desktop app
Details, examples, or constraints
No response
- 主要言語
- Rust
- スター
- 2.3k
- フォーク
- 236
- 平均マージ
- 12時間 24分
- マージ済み PR（30日）
- 370
環境構築
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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