dzhng/jevgrep

jevgrep – 面向编码代理的 AI 驱动代码搜索

功能简介

• jevgrep 是一款命令行工具，允许编码助手（Claude Code、Codex、OpenCode 等）就代码库提出自然语言问题，并返回最相关文件的简洁列表，以及回答该问题的精确源代码片段和声明位置。
• 它的工作原理是将仓库的过滤源码（尊重 .gitignore、隐藏文件、二进制文件等）发送到大语言模型端点 – Vercel 的 Jev 模型或任何兼容的 TypeSafe 风格提供商 – 该模型对文件夹、文件和代码声明进行相关性评分。
• CLI 返回结构化的标准输出：简短摘要、紧凑的文件列表，然后是具有行号和调用点信息的匹配代码片段。输出供代理使用，而非直接向人类展示。

重要性

• 在许多 AI 驱动的开发工作流中，代理首先需要定位正确的代码段，然后才能生成更改。传统工具（rg、git grep）需要精确的符号或路径，当代理只知道其所寻找的 行为 时，这些工具就失去了作用。
• README 报告了一项基准测试（SWE-bench），其中使用 jevgrep 保持了相同的成功率（8/10 任务），同时与未进行 AI 引导搜索的基线相比，总 LLM 推理成本降低了约 30%。

入门步骤

1. 使用 npm 全局安装（需要 Node 22+）：

   npm install -g @dzhng/jevgrep
   

2. 向受支持的提供商（Vercel AI Gateway、TypeSafe、OpenRouter、OpenCode Zen 或自定义兼容端点）进行身份验证：

   jg auth
   

3. 安装技能，教你的编码代理调用 CLI：

   jg skill   # 或：npx skills add dzhng/jevgrep --skill jevgrep
   

4. 对仓库运行自然语言查询：

   jg "How are telemetry events recorded and sent?" ./my-project
   

   该工具将输出候选文件列表和匹配的代码片段。

支持的语言

• 全面解析 Python、TypeScript/JavaScript、Go 和 Rust。
• 其他文本文件回退到简单的内容预览匹配器。

主要命令

• jg auth – 存储提供商密钥。
• jg skill – 安装代理端技能。
• jg <question> <path> – 执行相关性搜索。
• jg files <root> – 列出将扫描的文件数量（无网络调用）。
• jg doctor – 验证身份验证。
• jg --help – 查看缓存和搜索覆盖选项。

安装说明

• 无需外部 ripgrep 或 Python 运行时；该工具是纯 Node。
• 适用于 macOS、Linux 和 Windows。
• 更新通过 npm 完成；技能需要单独重新安装。

开发

• 该仓库使用 TypeScript、Bun workspaces 和 Turborepo。
• 测试在 Docker 中运行，以确保发布的 npm 包无需额外依赖即可工作。

许可证 – MIT。

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jevgrep 是一款真正的 AI 增强代码搜索实用工具，旨在降低编码代理的推理成本，同时保持其问题解决能力。