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