probelabs/probe

解决的问题

Probe 解决了为 AI Agent 提供企业级代码库中准确、高质量上下文的难题。与依赖简单文本搜索 (grep) 或基于嵌入的向量搜索（可能会在块中间分割函数并需要缓慢的索引过程）的传统工具不同，Probe 提供结构化的、具备 AST 感知能力的上下文，将代码视为代码而非纯文本。

工作原理

Probe 使用 Tree-sitter AST 解析来理解代码的实际结构。它实现了一种 Elasticsearch 风格的布尔查询语言（支持 AND、OR、NOT 和短语）以及用于语义搜索的 BM25/TF-IDF 排名，而无需预构建的索引或嵌入模型。它可以返回完整的语义块（如整个函数或类），并内置了一个可以将用户意图转换为这些精确结构化查询的 Agent。

适用对象

专为构建编程助手（Coding Assistants）的开发者和 AI 工程师，以及在大型代码库上进行规范驱动开发、代码审查和入职培训的团队而设计。

亮点

• 零配置: 不需要索引或嵌入服务；即开即用，支持离线工作。
• AST 感知: 返回完整的函数和类，而不是任意的文本块。
• 多模式访问: 可作为 AI 编辑器（如 Claude Code）的 MCP 服务器、CLI 工具和 Node.js SDK 使用。
• LLM Script: 一个沙箱化的 JavaScript DSL，允许 Agent 执行多步分析流水线。
• 广泛的语言支持: 支持包括 Rust、Python、TypeScript、Go、C++、Java 在内的多种语言。