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[feat] Evaluate rlmgrep for terraphim-ai codebase search

オープン
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評価

難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
初心者へのやさしさ
55/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
明確に書かれている
活発さ
静か
技術スタック
python, rust
領域
ai, documentation, search

調査の方向性

Install rlmgrep with uv tool install --python 3.11 rlmgrep, then run the listed semantic queries against the terraphim-ai Rust codebase and terraphim/terraphim-skills. Compare results with grep -r and gtr, test the listed modes and providers, and record whether the criteria are met in .docs/rlmgrep-evaluation.md.

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

Context

rlmgrep (github.com/halfprice06/rlmgrep) is a grep-shaped CLI search tool powered by DSPy's RLM (Refined Language Model). It accepts natural-language queries and returns matches in grep-like format, with full visibility into the RLM's reasoning loop (via rlmgrep -v).

Relevant signal: Alex has liked and bookmarked the rlmgrep launch tweet, indicating strong interest in RLM-based search for codebases.

Problem Statement

Current codebase search tools (grep, ripgrep, gtr for issue triage) operate on text/regex patterns. RLM-based search could:

  1. Answer natural-language questions about the codebase — Where is retry/backoff configured and what are the defaults? — and return the actual source lines in grep format
  2. Understand semantic intent — e.g. find the error handling around the gitea API calls without needing to know the exact function names
  3. Expose the RLM reasoning trace — rlmgrep -v shows iteration-by-iteration reasoning, which is audit-worthy for AI-assisted toolchains

Evaluation Criteria

  • Install rlmgrep: uv tool install --python 3.11 rlmgrep
  • Run against terraphim-ai Rust codebase — test semantic queries about error handling, executor selection, RLM hook invocation
  • Run against terraphim/terraphim-skills skill definitions — test natural-language skill discovery
  • Compare output quality vs grep -r and gtr for the same queries
  • Evaluate --answer mode for generating code answers grounded in actual source
  • Assess whether the verbose RLM trace (-v) is useful for agent audit trails
  • Document findings in .docs/rlmgrep-evaluation.md

rlmgrep Key Features to Test

Feature What to test
--answer Natural-language code Q&A with citations
-C N Context lines in grep format
-v verbose Full RLM iteration traces
PDF/Office support Skill docs in .docs/
Multi-provider OpenAI vs Anthropic vs Gemini outputs
Sidecar caching Image/audio description caching

References

  • rlmgrep repo: github.com/halfprice06/rlmgrep
  • Author: @gooby_esq (Daniel Price)
  • Install: uv tool install --python 3.11 rlmgrep
  • RLM concept: DSPy RLM — LLM that generates code to fetch information, then reasons over results before submitting

Labels

feature/evaluation, AI/RLM, good-first-issue

Priority

P2 — informational/value assessment before committing any integration work.

主要言語
Rust
スター
65
フォーク
5
平均マージ
1時間 17分
マージ済み PR（30日）
2

環境構築

はじめの一歩

  1. 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。
  2. 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。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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