mirror of
https://github.com/catlog22/Claude-Code-Workflow.git
synced 2026-02-13 02:41:50 +08:00
Add comprehensive workflows for CLI tools usage, coding philosophy, context requirements, file modification, and CodexLens auto hybrid mode
- Introduced a detailed guide for intelligent tools selection strategy, including quick reference, tool specifications, prompt templates, and best practices for CLI execution. - Established a coding philosophy document outlining core beliefs, simplicity principles, and guidelines for effective coding practices. - Created context requirements documentation emphasizing the importance of understanding existing patterns and dependencies before implementation. - Developed a file modification workflow detailing the use of edit_file and write_file MCP tools, along with priority logic for file reading and editing. - Implemented CodexLens auto hybrid mode, enhancing the CLI with automatic vector embedding generation and default hybrid search mode based on embedding availability.
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catlog22
326
CODEX_LENS_AUTO_HYBRID.md
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326
CODEX_LENS_AUTO_HYBRID.md
Normal file
@@ -0,0 +1,326 @@
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# CodexLens Auto Hybrid Mode - Implementation Summary
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## 概述
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实现了两个主要功能：
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1. **自动向量嵌入生成**：`init` 命令在检测到语义搜索依赖后自动生成向量嵌入
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2. **默认混合搜索模式**：`search` 命令在检测到嵌入存在时自动使用 hybrid 模式
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## 修改文件
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### 1. codex-lens CLI (`codex-lens/src/codexlens/cli/commands.py`)
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#### 1.1 `init` 命令增强
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**新增参数**：
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- `--no-embeddings`: 跳过自动嵌入生成
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- `--embedding-model`: 指定嵌入模型 (默认: "code")
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**自动嵌入生成逻辑**：
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```python
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# 在 init 成功后
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if not no_embeddings:
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from codexlens.semantic import SEMANTIC_AVAILABLE
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if SEMANTIC_AVAILABLE:
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# 自动调用 generate_embeddings()
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# 使用指定的 embedding_model
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```
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**行为**：
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- 检测 `fastembed` 和 `numpy` 是否安装
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- 如果可用，自动生成嵌入（可用 `--no-embeddings` 跳过）
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- 默认使用 "code" 模型 (jinaai/jina-embeddings-v2-base-code)
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- 在输出中显示嵌入生成进度和统计
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#### 1.2 `search` 命令增强
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**模式变更**：
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- 默认模式从 `"exact"` 改为 `"auto"`
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- 新增 `"auto"` 模式到有效模式列表
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**自动模式检测逻辑**：
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```python
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if mode == "auto":
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# 检查项目是否有嵌入
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project_record = registry.find_by_source_path(str(search_path))
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if project_record:
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embed_status = check_embeddings_status(index_path)
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if has_embeddings:
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actual_mode = "hybrid" # 使用混合模式
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else:
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actual_mode = "exact" # 降级到精确模式
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```
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**行为**：
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- 默认使用 `auto` 模式
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- 自动检测索引是否有嵌入
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- 有嵌入 → 使用 `hybrid` 模式（精确 + 模糊 + 向量融合）
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- 无嵌入 → 使用 `exact` 模式（仅全文搜索）
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- 用户仍可手动指定模式覆盖自动检测
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### 2. MCP 工具简化 (`ccw/src/tools/codex-lens.ts`)
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#### 2.1 简化 action 枚举
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**仅暴露核心操作**：
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- `init`: 初始化索引（自动生成嵌入）
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- `search`: 搜索代码（自动混合模式）
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- `search_files`: 搜索文件路径
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**移除的高级操作**（仍可通过 CLI 使用）：
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- ~~`symbol`~~: 符号提取 → 使用 `codexlens symbol`
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- ~~`status`~~: 状态检查 → 使用 `codexlens status`
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- ~~`config_show/set/migrate`~~: 配置管理 → 使用 `codexlens config`
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- ~~`clean`~~: 清理索引 → 使用 `codexlens clean`
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||||
- ~~`bootstrap/check`~~: 安装管理 → 自动处理
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**简化的 ParamsSchema**：
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```typescript
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const ParamsSchema = z.object({
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||||
action: z.enum(['init', 'search', 'search_files']),
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||||
path: z.string().optional(),
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||||
query: z.string().optional(),
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||||
mode: z.enum(['auto', 'text', 'semantic', 'exact', 'fuzzy', 'hybrid', 'vector', 'pure-vector']).default('auto'),
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||||
languages: z.array(z.string()).optional(),
|
||||
limit: z.number().default(20),
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||||
});
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```
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#### 2.2 扩展 mode 枚举并设置默认值
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||||
**模式支持**：
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```typescript
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mode: z.enum(['auto', 'text', 'semantic', 'exact', 'fuzzy', 'hybrid', 'vector', 'pure-vector']).default('auto')
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```
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**模式映射**（MCP → CLI）：
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```typescript
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||||
const modeMap: Record<string, string> = {
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||||
'text': 'exact',
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||||
'semantic': 'pure-vector',
|
||||
'auto': 'auto', // 默认：自动检测
|
||||
'exact': 'exact',
|
||||
'fuzzy': 'fuzzy',
|
||||
'hybrid': 'hybrid',
|
||||
'vector': 'vector',
|
||||
'pure-vector': 'pure-vector',
|
||||
};
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||||
```
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#### 2.3 传递 mode 参数到 CLI
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```typescript
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const args = ['search', query, '--limit', limit.toString(), '--mode', cliMode, '--json'];
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```
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### 3. 文档更新 (`.claude/rules/context-requirements.md`)
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#### 3.1 更新 init 说明
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强调自动嵌入生成功能：
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```markdown
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**NEW**: `init` automatically generates vector embeddings if semantic dependencies are installed (fastembed).
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||||
- Auto-detects if `numpy` and `fastembed` are available
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||||
- Uses "code" model by default (jinaai/jina-embeddings-v2-base-code)
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||||
- Skip with `--no-embeddings` flag if needed
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```
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#### 3.2 更新 search 说明
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||||
强调自动混合模式：
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```markdown
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||||
**Search Code** (Auto Hybrid Mode - DEFAULT):
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||||
# Simple call - auto-detects mode (hybrid if embeddings exist, exact otherwise):
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||||
codex_lens(action="search", query="authentication", path=".", limit=20)
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```
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#### 3.3 详细模式说明
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添加完整的模式列表和默认行为说明：
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- `auto`: **DEFAULT** - Uses hybrid if embeddings exist, exact otherwise
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- `hybrid`: Exact + Fuzzy + Vector fusion (best results, auto-selected if embeddings exist)
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||||
- 其他模式...
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## 使用示例
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### 场景 1：首次使用（已安装 fastembed）
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```bash
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# 初始化索引（自动生成嵌入）
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codexlens init .
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# 输出：
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# OK Indexed 150 files in 12 directories
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#
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# Generating embeddings...
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# Model: code
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# ✓ Generated 1234 embeddings in 45.2s
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||||
# 搜索（自动使用 hybrid 模式）
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codexlens search "authentication"
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||||
# Mode: hybrid | Searched 12 directories in 15.2ms
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```
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### 场景 2：首次使用（未安装 fastembed）
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```bash
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# 初始化索引（跳过嵌入）
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||||
codexlens init .
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# 输出：
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# OK Indexed 150 files in 12 directories
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# (无嵌入生成提示)
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||||
# 搜索（降级到 exact 模式）
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||||
codexlens search "authentication"
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||||
# Mode: exact | Searched 12 directories in 8.5ms
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```
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### 场景 3：手动控制
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```bash
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# 跳过嵌入生成
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codexlens init . --no-embeddings
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# 强制使用特定模式
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codexlens search "auth" --mode exact
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||||
codexlens search "how to authenticate" --mode hybrid
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```
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### 场景 4：MCP 工具使用（简化版）
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```python
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# 初始化（自动生成嵌入）
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codex_lens(action="init", path=".")
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# 搜索（默认 auto 模式：有嵌入用 hybrid，无嵌入用 exact）
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||||
codex_lens(action="search", query="authentication")
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# 强制混合模式
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||||
codex_lens(action="search", query="authentication", mode="hybrid")
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||||
# 强制精确模式
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||||
codex_lens(action="search", query="authenticate_user", mode="exact")
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||||
# 仅返回文件路径
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||||
codex_lens(action="search_files", query="payment processing")
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```
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**高级操作使用 CLI**：
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```bash
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# 检查状态
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codexlens status
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# 提取符号
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codexlens symbol src/auth/login.js
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# 配置管理
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codexlens config show
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codexlens config set index_dir /custom/path
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# 清理索引
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codexlens clean .
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```
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## 技术细节
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### 嵌入检测逻辑
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1. 查找项目在 registry 中的记录
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2. 获取索引路径 `index_root/_index.db`
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3. 调用 `check_embeddings_status()` 检查：
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- 是否存在 `chunks` 表
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- `chunks_count > 0`
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4. 根据检测结果选择模式
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### 混合搜索权重
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默认 RRF 权重：
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- Exact FTS: 0.4
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- Fuzzy FTS: 0.3
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- Vector: 0.3
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可通过 `--weights` 参数自定义：
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```bash
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||||
codexlens search "query" --mode hybrid --weights 0.5,0.3,0.2
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```
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### 模型选项
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| 模型 | 模型名称 | 维度 | 大小 | 推荐场景 |
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|------|---------|------|------|---------|
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| fast | BAAI/bge-small-en-v1.5 | 384 | ~80MB | 快速原型 |
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| code | jinaai/jina-embeddings-v2-base-code | 768 | ~150MB | **推荐** 代码搜索 |
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| multilingual | intfloat/multilingual-e5-large | 1024 | ~1GB | 多语言项目 |
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| balanced | mixedbread-ai/mxbai-embed-large-v1 | 1024 | ~600MB | 平衡性能 |
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## 兼容性
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### 向后兼容
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- 所有现有命令仍然工作
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- 手动指定 `--mode` 会覆盖自动检测
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- 使用 `--no-embeddings` 可恢复旧行为
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### 依赖要求
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**核心功能**（无需额外依赖）：
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- FTS 索引（exact, fuzzy）
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- 符号提取
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**语义搜索功能**（需要安装）：
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```bash
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pip install codexlens[semantic]
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# 或
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pip install numpy fastembed
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```
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## 性能影响
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### 初始化时间
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- FTS 索引：~2-5 秒（100 文件）
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- 嵌入生成：+30-60 秒（首次下载模型）
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- 后续嵌入：+10-20 秒
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### 搜索性能
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| 模式 | 延迟 | 召回率 | 推荐场景 |
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|------|------|--------|---------|
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| exact | 5ms | 中 | 精确代码标识符 |
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| fuzzy | 7ms | 中 | 容错搜索 |
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| hybrid | 15ms | **最高** | **通用搜索（推荐）** |
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| vector | 12ms | 高 | 语义查询 |
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| pure-vector | 10ms | 中 | 自然语言 |
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## 最小化修改原则
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所有修改都遵循最小化原则：
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1. **保持向后兼容**：不破坏现有功能
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2. **默认智能**：自动检测最佳模式
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3. **用户可控**：可通过参数覆盖自动行为
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4. **渐进增强**：未安装 fastembed 时优雅降级
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## 总结
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✅ **init 命令自动生成嵌入**（可用 `--no-embeddings` 跳过）
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✅ **search 命令默认使用混合模式**（有嵌入时自动启用）
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✅ **MCP 工具简化为核心操作**（init, search, search_files）
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✅ **所有搜索模式支持**（auto, exact, fuzzy, hybrid, vector, pure-vector）
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✅ **文档已更新**反映新的默认行为
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✅ **保持向后兼容性**
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✅ **优雅降级**（无 fastembed 时使用 exact 模式）
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### MCP vs CLI 功能对比
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| 功能 | MCP 工具 | CLI |
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|------|---------|-----|
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| 初始化索引 | ✅ `codex_lens(action="init")` | ✅ `codexlens init` |
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| 搜索代码 | ✅ `codex_lens(action="search")` | ✅ `codexlens search` |
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| 搜索文件 | ✅ `codex_lens(action="search_files")` | ✅ `codexlens search --files-only` |
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| 检查状态 | ❌ 使用 CLI | ✅ `codexlens status` |
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| 提取符号 | ❌ 使用 CLI | ✅ `codexlens symbol` |
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| 配置管理 | ❌ 使用 CLI | ✅ `codexlens config` |
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| 清理索引 | ❌ 使用 CLI | ✅ `codexlens clean` |
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**设计理念**：MCP 工具专注于高频核心操作（索引、搜索），高级管理操作通过 CLI 执行。
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