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Scarb
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现在的 AI 编程工具,分别是用什么原理生成索引来理解代码库的?哪个工具的效果最好?

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  •   Scarb · 76 天前 · 1188 次点击
    这是一个创建于 76 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    略微调研了一下市面上的 AI 编程工具生成索引的方式,大部分都是通过建代码索引的方式;也有通过 "Agentic Search" 的方式。有没有专业人士来讲讲其中的区别,使用过多个工具的也可以讲讲哪个效果好。

    简单总结一下:

    • Cursor 、Windsurf 、Agument code 都会为本地代码创建索引,并且在代码更新的时候刷新索引,把索引存到向量数据库。
    • Cline 、Claude Code 使用 "Agentic Search" 的方法,简单说就是让 Agent 和人一样思考。通过分析代码的导入和依赖关系来读取文件。号称效果比建索引更好。

    我个人用的比较多的是 Windsurf ,刚开始用的时候确实被跨文件的搜索和上下文感知能力惊艳到了,后来使用中发现它搜索读取代码时一般都只读取一块( 200 行左右)。因为 Cursor 、Windsurf 是按照问题个数计费的,所以他们有缩小读取窗口的动力,来节省 token 费用。 后来也看到 v2 上有说 Cline 、Roo code 这些开源工具在设计上允许读取更长的文件内容。实际效果会好多少?

    一些资料:

    2 条回复    2025-07-04 11:32:27 +08:00
    tool2dx
        1
    tool2dx  
       76 天前
    我写代码,都是把项目代码文件作为附件形式,直接扔给 gemini 2.5 pro, 1M 上下文足够用, 我这里效果很好.
    marquina
        2
    marquina  
       76 天前 via iPhone
    向量数据库的缺陷(分块导致上下文丢失)难以解决。目前来看 agent 才是未来解决方案,ai 自行搜索相关代码,并维护自己的记忆(类似 Cluade.md ),这样 ai 对代码仓库会有全局理解,也会逐渐加深
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