JaredStewart/coderlm

解决的问题

CodeRLM 解决了 LLM 代理在大型代码库中因超出上下文窗口而难以导航的问题。它不加载整个文件或依赖基本关键字搜索（glob/grep），而是让代理能将代码库作为外部数据递归探索，仅检索所需的特定符号、调用者与源代码。

运作方式

此项目以两部分架构实现递归语言模型（RLM）模式：

1. 索引服务器：以 Rust 为基础的服务器使用 tree-sitter 解析支持的语言，并为项目文件建立带有交叉引用的符号表。
2. 查询接口：LLM 代理（如 Claude Code）使用 JSON API 查询此索引。它们可以按名称搜索符号、列出文件内的函数、寻找特定函数的调用者，或检索精确的源代码范围。

适用对象

使用 AI 编程助手（如 Claude Code、Cursor、Windsurf 或 Copilot）的开发者，希望其代理能以更精确且高效的方式探索与理解不熟悉或大型的代码库。

重点特色

• Tree-sitter 索引：提供代码的深度结构理解（函数、类、方法），而非单纯文本搜索。
• 递归探索：实现 RLM 模式，将复杂的代码库查询分解为目标式查找。
• 多平台支持：包含专用的 Claude Code 插件，以及针对 Cursor 和 Windsurf 等其他 AI 平台的生成器。
• 广泛语言支持：通过 tree-sitter 支持多种语言，包括 Rust、Python、TypeScript、Go、Java 等。