codebase-search

name	codebase_search
description	代码库搜索——精确文本 / 语义 / 符号 / AST 结构搜索的分流
trigger	任务在已下载的本地代码库或可访问代码索引内进行检索
layer	strategy
success_rate	0
status	seed
alpha	1
beta	1

目标

仓库内检索有四种互不可替代的搜索方式：精确文本、语义、符号、AST 结构。本 skill 给出每种方式的边界与组合方法。

适用场景

• "找出所有调用 foo 的地方"
• "这块功能在哪里实现"
• "所有未捕获异常的 try 块"
• "某个概念的代码位置（关键词不确定）"

规则（共 11 条）

1. 精确字符串用 ripgrep：错误信息、字面量、长字符串首选 rg "<exact>"。
2. 正则用 rg -P：跨语言注释/字符串 PCRE 更准；写正则前先尝试纯字符串。
3. 符号用 LSP / symbol: 索引：函数 / 类 / 变量定义跳转用符号索引而不是 grep。
4. 语义搜索用于关键词不确定：当目标概念有多种命名时切语义搜索（embeddings / Cursor / sourcegraph）。
5. AST 搜索用于结构匹配：找模式相同但字面不同的代码（如 for x in Y: if x.z），用 ast-grep 等结构工具。
6. 先粗后细：先 rg 粗扫文件级命中，再进入文件用 LSP / 符号搜索精确定位。
7. 限定文件类型 / 路径：rg --type py path/、排除 node_modules / vendor / build 等噪声目录。
8. 跨引用用 LSP "find references"：比 grep 函数名更可靠，避免同名误命中。
9. 测试代码与生产代码分开搜：tests/ / *_test.py 单独命中可定位调用样例。
10. 历史上下文用 git log -S / git log -G：找"这段代码什么时候加的、为什么加"。
11. 组合策略：rg 命中 → 进文件 → LSP 找引用 → 必要时 AST 复核 → git log 补历史。

执行流程

1. 分类问题：is_pattern_structural / is_concept_fuzzy / is_exact_string / is_symbol。
2. 选对应工具。
3. 先粗扫 + 限路径 → 精确定位。
4. 历史上下文用 git 工具补全。

关联 skill

• github_search — 跨仓库阶段
• general_query_construction — 关键词不确定时回到 query 构造