Codebase Retrieval fuer AI Agents
Token-effiziente Retrieval-Schicht fuer grosse Codebasen mit AST-Indexierung, BM25-Suche und schneller Symbolauflosung.
- C#
- .NET
- Tree-sitter
- BM25
- AST Indexing
- AI Agents
Die Herausforderung
AI-Agenten brauchen praezisen Code-Kontext, koennen aber nicht beliebig viel Quellcode in ein Sprachmodell laden. Gerade in groesseren Codebasen entsteht die eigentliche Schwierigkeit darin, relevante Dateien, Symbole und Zusammenhaenge schnell und token-sparsam zu finden.
Die Loesung
code-explorer baut eine Retrieval-Schicht fuer Softwareprojekte auf. Der Code wird strukturiert indexiert, durchsuchbar gemacht und so aufbereitet, dass AI-Agenten gezielt mit den wichtigsten Kontexten arbeiten koennen.
Architektur-Highlights
- AST-Indexierung: Quellcode wird strukturell analysiert, nicht nur als Text durchsucht.
- BM25-Suche: Relevante Dateien und Codebereiche koennen ueber robuste Suchverfahren priorisiert werden.
- Symbol Lookup: Schnelle Aufloesung von Symbolen reduziert Suchaufwand und Kontextgroesse.
- Agent-taugliches Retrieval: Die Ausgabe ist darauf optimiert, Sprachmodellen hilfreichen Kontext mit moeglichst wenig Tokenverbrauch zu liefern.
Das Ergebnis
Das Projekt zeigt Kompetenz an der Schnittstelle zwischen Compiler-nahem Codeverstaendnis, Suchtechnologie und AI-gestuetzter Softwareentwicklung. Es eignet sich besonders als Referenz fuer Tools, die grosse Codebasen analysierbar und automatisierbar machen.