name	semantic-rag
description	语义分析与多语言解释 — 三层降级深度确保跨语言不翻车；AST 边界分块 + 结构化 JSON + 两阶段检索实现零依赖轻量 RAG。repo-decompose Phase 2 的语义卡来源，mvp-approach 的方向收束依据。
argument-hint	explain [repo] in Chinese \| what does [project] do \| ask [repo] where is auth logic
triggers	["这个项目是做什么的","解释一下这个仓库","用中文解释","项目架构","认证逻辑在哪"]

Semantic RAG — 语义分析与多语言解释

概述

两步走：

摄入时 — 按 AST 边界将代码切块，为每块写 ≤25 字摘要，存为 JSON 索引
查询时 — 关键词命中 → Agent 语义排序 → Top 5

零外部依赖。 不需要向量数据库、embedding API、Chroma/Pinecode。索引是 50–600KB 的纯 JSON 文件。

集成方式：

repo-decompose Phase 2 空闲期调用 → 写入共享上下文 supplements.semanticRAG
mvp-approach Step 1 用它收束方向
独立使用 → 索引写入 .semantic-rag.json

PRECONDITIONS — 执行前必须检查

本 skill 有两种运行模式，根据上下文自动选择：

检查: .repo-decompose-context.json 是否存在？

  YES → PIPELINE 模式:
    - 读取 meta 中的 repo 路径、语言、框架
    - Phase 1 跳过（meta 已有语言信息）
    - 输出写入 supplements.semanticRAG 字段
    - 不需要询问用户任何问题
    
  NO → STANDALONE 模式:
    - 需要用户提供代码路径或 GitHub URL
    - 输出写入 .semantic-rag.json
    - 从 Phase 1 完整开始

决不允许的行为：

❌ 在 PIPELINE 模式下重新检测语言/框架（信任 meta）
❌ 在 PIPELINE 模式下输出到独立文件（必须写入共享上下文）
❌ 跳过 Phase 2-4

跨语言策略：三层降级深度

诚实面对不同语言的理解不对称。

层级	涵盖语言	工具	分析粒度	可靠性
L1	TS, JS, Python, Go, Rust, Java	`get_symbols` (tree-sitter)	函数/类/方法	高
L2	C, C++, C#, Kotlin, Swift, PHP, Ruby	`search_content` + 语言约定正则	文件	中
L3	其他所有语言	`read_file` + 注释/文档	目录	有限

降级决策（Phase 1 自动执行）：

检测到主要语言是 L1 → 函数级 chunk + 语义摘要
L2 → 文件级 chunk，依赖导出符号 + 注释推断
L3 → 目录级，只分析 README + 目录结构 + 关键文件内容

输出中诚实标注： 🔬 L1 精确 / 📄 L2 文件级 / 📁 L3 目录级

轻量 RAG 算法

摄入：AST 边界分块

分块规则:
  L1: 每个函数/类/方法 = 1 chunk
  L2: 每个源文件 = 1 chunk
  L3: 每个目录 = 1 chunk

Chunk 结构:
{
  "id": "src/auth/login.ts:handleLogin",
  "type": "function",
  "name": "handleLogin",
  "module": "src/auth",
  "summary": "验证用户凭证并返回 JWT token",
  "keywords": ["auth", "login", "jwt", "token"],
  "source": "src/auth/login.ts:12-45",
  "langLevel": "L1"
}

摘要规则：

综合函数名 + 参数类型 + 返回值 + 注释 + 调用上下文
≤ 25 字，用户指定语言
2–5 个关键词

索引大小：

仓库	文件数	Chunk 数	JSON 大小
S	<100	~200	~50 KB
M	100–500	~800	~150 KB
L	500–2000	~3000	~400 KB
XL	>2000	~5000	~600 KB

检索：两阶段

用户: "认证逻辑在哪里？"

Pass 1 — 关键词命中:
  分词 → 匹配 name/summary/keywords → 800→12 候选

Pass 2 — Agent 语义排序:
  给 Agent 12 个候选的 {id, summary, keywords}
  Agent 对比用户问题排序 → Top 5

输出:
  🔍 "认证逻辑":
  1. src/auth/login.ts:handleLogin — 验证凭证返回 JWT
  2. src/auth/middleware.ts:authMiddleware — 拦截请求校验 token
  3. src/auth/session.ts:createSession — 创建会话写入 Redis
  4. src/auth/oauth.ts:oauthCallback — 处理 OAuth 回调
  5. src/middleware/cors.ts:validateOrigin — 校验请求来源

  追问 "展开第2个" → read_file src/auth/middleware.ts

为什么不用 embedding： 摘要是 Agent 自己写的——Agent 读自己写的摘要做排序不需要"翻译层"。

工作流

Phase 1: 结构识别

不询问用户，不依赖配置。 自动检测：

识别项	方法
语言	文件扩展名分布 → 确定 L1/L2/L3
运行时	`package.json` / `go.mod` / `Cargo.toml`
框架	依赖列表匹配 (Next.js, Django, Gin, Actix...)
入口	`main` 字段 / `bin` 字段 / 约定入口
目录约定	`src/` `lib/` `cmd/` `pkg/` `app/`
测试框架	jest/vitest/pytest/go test 检测
数据库	依赖名匹配 (pg, mysql, prisma, gorm...)

出口 — 项目身份卡：

🆔 项目身份
仓库: owner/repo
语言: TypeScript (87%) + CSS (13%)
运行时: Node.js 20+
框架: Next.js 14 (App Router)
入口: src/app/layout.tsx, src/app/api/
数据库: PostgreSQL + Prisma
🔬 L1 精确分析

Phase 2: 语义解析

只分析关键文件。 总量控制 ≤ 20 个。

优先级	文件类型	数量	原因
P0	README/CONTRIBUTING	≤3	项目自述
P0	主入口文件	≤2	启动路径起点
P1	顶级配置	≤3	依赖和部署信息
P1	核心业务目录入口	≤5	模块入口
P2	路由/API 定义	≤5	对外接口
P3	核心类型定义	≤3	数据模型

README 降权规则（防营销文本污染）

README 是"意图声明"，不是"事实源"。 很多项目的 README 宣称支持高级能力，但源码并未实现。必须三重交叉验证：

事实层级（高→低）:
  L0 — 构建文件 (Makefile / CMakeLists / Cargo.toml / package.json scripts)
        → 确认真实模块列表（被编译/链接的才是真实存在的）
  L1 — 源码入口 (main / index / 导出点)
        → 确认架构边界（实际暴露了什么）
  L2 — README / 文档
        → 仅用于识别项目意图，不可作为模块存在性的单一证据

降权规则:
  README 声称的模块名 → 必须在构建文件中找到编译目标 → 才能在语义卡中列出
  README 声称的能力   → 必须在源码入口中找到导出 → 才能写入 RAG 摘要
  不同时满足 → 标注 "⚠️ README 声称但未在构建/源码中确认"

示例： README 说"支持高级语义分析和自动重构"，但 Makefile 只编译 foundation, extraction, pipeline, store, mcp 五个模块。语义卡中只列这五个，并标注 ⚠️ README 声称的"自动重构"未在构建目标中找到。

每个关键文件回答三问：

做什么？（一句话，≤25 字）
什么角色？（入口/编排/数据/工具/胶水）
上下游？（谁调它，它调谁）

出口 — 模块语义卡：

{
  "modules": [
    {
      "path": "src/auth",
      "responsibility": "用户认证和会话管理",
      "role": "核心业务",
      "upstream": ["src/middleware"],
      "downstream": ["src/db", "src/cache"]
    }
  ],
  "architecturePattern": "分层 (middleware → handler → service → db)",
  "dataFlow": "请求 → 认证 → 路由 → 业务 → ORM → PostgreSQL"
}

Phase 3: 多语言输出

结构固定：

📖 [owner/repo] 概览

[一段话 — 是什么、解决什么、怎么解决。≤5 句。]

🏗️ 架构: [识别到的模式]
  src/auth/      — 用户认证和会话管理
  src/db/        — 数据库访问 (Prisma)
  src/api/       — REST API 路由
  src/ui/        — React 组件和页面

📊 数据: [核心模型], PostgreSQL + Redis

🔑 入口: src/app/layout.tsx, src/app/api/

🔬 L1 精确分析

约束： S 仓库 ≤30 行，M ≤50 行，L ≤80 行。不输出源代码片段。

Phase 4: RAG 索引构建

执行摄入算法。独立使用时输出 .semantic-rag.json；被调用时写入共享上下文。

自检： 抽 5 个 chunk，每个摘要 ≤25 字且非程序员也能理解。

反合理化表

#	Agent 借口	反驳
1	"L2 语言用 search_content 凑合就行"	降级≠不做。L2 仍需读关键文件写摘要，只是粒度从函数降到文件
2	"RAG 索引太大，先不生成"	索引是分析的自然产物——摘要写完索引就有了，不是额外工作
3	"L3 语言我完全不懂，跳过"	L3 降级到目录+README。README 总是人类语言，没有语言障碍
4	"摘要太长，复杂逻辑说不清"	≤25 字是硬约束。说不清 → 标注 `⚠️ 职责复杂` 而不写长摘要
5	"关键词不准，用 embedding 替代"	embedding 引入外部依赖。关键词不准 → 加更多同义词进 keywords 数组
6	"先不做 RAG，等用户追问再说"	追问时再做 = 每次追问都要重新扫全仓库。索引 = 一次扫描，N 次查询

验证清单

项目身份卡全字段填充，语言层级已标注
每个关键文件 ≤25 字摘要
chunk 数在 [源文件数, 源文件数×5] 区间
至少能回答 3 个追问且 Top 1 包含正确答案
索引文件 < 1MB