divenhuang88/everything-claude-code/iterative-retrieval

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Pattern for progressively refining context retrieval to solve the subagent context problem

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SKILL.md

The same SKILL.md was published earlier as gabrielmoreira/agent-skills-mirror/iterative-retrieval.

迭代檢索模式

解決多 agent 工作流程中的「上下文問題」,其中子 agents 在開始工作之前不知道需要什麼上下文。

問題

子 agents 以有限上下文產生。它們不知道:

  • 哪些檔案包含相關程式碼
  • 程式碼庫中存在什麼模式
  • 專案使用什麼術語

標準方法失敗:

  • 傳送所有內容:超過上下文限制
  • 不傳送內容:Agent 缺乏關鍵資訊
  • 猜測需要什麼:經常錯誤

解決方案:迭代檢索

一個漸進精煉上下文的 4 階段循環:

┌─────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ DISPATCH │─────│ EVALUATE │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ │
│ ▲ │ │
│ │ ▼ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ LOOP │─────│ REFINE │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ │
│ │
│ 最多 3 個循環,然後繼續 │
└─────────────────────────────────────────────┘
階段 1:DISPATCH

初始廣泛查詢以收集候選檔案:

javascript
// 從高層意圖開始
const initialQuery = {
patterns: ['src/**/*.ts', 'lib/**/*.ts'],
keywords: ['authentication', 'user', 'session'],
excludes: ['*.test.ts', '*.spec.ts']
};
// 派遣到檢索 agent
const candidates = await retrieveFiles(initialQuery);
階段 2:EVALUATE

評估檢索內容的相關性:

javascript
function evaluateRelevance(files, task) {
return files.map(file => ({
path: file.path,
relevance: scoreRelevance(file.content, task),
reason: explainRelevance(file.content, task),
missingContext: identifyGaps(file.content, task)
}));
}

評分標準:

  • 高(0.8-1.0):直接實作目標功能
  • 中(0.5-0.7):包含相關模式或類型
  • 低(0.2-0.4):間接相關
  • 無(0-0.2):不相關,排除
階段 3:REFINE

基於評估更新搜尋標準:

javascript
function refineQuery(evaluation, previousQuery) {
return {
// 新增在高相關性檔案中發現的新模式
patterns: [...previousQuery.patterns, ...extractPatterns(evaluation)],
// 新增在程式碼庫中找到的術語
keywords: [...previousQuery.keywords, ...extractKeywords(evaluation)],
// 排除確認不相關的路徑
excludes: [...previousQuery.excludes, ...evaluation
.filter(e => e.relevance < 0.2)
.map(e => e.path)
],
// 針對特定缺口
focusAreas: evaluation
.flatMap(e => e.missingContext)
.filter(unique)
};
}
階段 4:LOOP

以精煉標準重複(最多 3 個循環):

javascript
async function iterativeRetrieve(task, maxCycles = 3) {
let query = createInitialQuery(task);
let bestContext = [];
for (let cycle = 0; cycle < maxCycles; cycle++) {
const candidates = await retrieveFiles(query);
const evaluation = evaluateRelevance(candidates, task);
// 檢查是否有足夠上下文
const highRelevance = evaluation.filter(e => e.relevance >= 0.7);
if (highRelevance.length >= 3 && !hasCriticalGaps(evaluation)) {
return highRelevance;
}
// 精煉並繼續
query = refineQuery(evaluation, query);
bestContext = mergeContext(bestContext, highRelevance);
}
return bestContext;
}

實際範例

範例 1:Bug 修復上下文
任務:「修復認證 token 過期 bug」
循環 1:
DISPATCH:在 src/** 搜尋 "token"、"auth"、"expiry"
EVALUATE:找到 auth.ts (0.9)、tokens.ts (0.8)、user.ts (0.3)
REFINE:新增 "refresh"、"jwt" 關鍵字;排除 user.ts
循環 2:
DISPATCH:搜尋精煉術語
EVALUATE:找到 session-manager.ts (0.95)、jwt-utils.ts (0.85)
REFINE:足夠上下文(2 個高相關性檔案)
結果:auth.ts、tokens.ts、session-manager.ts、jwt-utils.ts
範例 2:功能實作
任務:「為 API 端點增加速率限制」
循環 1:
DISPATCH:在 routes/** 搜尋 "rate"、"limit"、"api"
EVALUATE:無匹配 - 程式碼庫使用 "throttle" 術語
REFINE:新增 "throttle"、"middleware" 關鍵字
循環 2:
DISPATCH:搜尋精煉術語
EVALUATE:找到 throttle.ts (0.9)、middleware/index.ts (0.7)
REFINE:需要路由器模式
循環 3:
DISPATCH:搜尋 "router"、"express" 模式
EVALUATE:找到 router-setup.ts (0.8)
REFINE:足夠上下文
結果:throttle.ts、middleware/index.ts、router-setup.ts

與 Agents 整合

在 agent 提示中使用:

markdown
為此任務檢索上下文時:
1.從廣泛關鍵字搜尋開始
2.評估每個檔案的相關性(0-1 尺度)
3.識別仍缺少的上下文
4.精煉搜尋標準並重複(最多 3 個循環)
5.回傳相關性 >= 0.7 的檔案

最佳實務

  1. 從廣泛開始,逐漸縮小 - 不要過度指定初始查詢
  2. 學習程式碼庫術語 - 第一個循環通常會揭示命名慣例
  3. 追蹤缺失內容 - 明確的缺口識別驅動精煉
  4. 在「足夠好」時停止 - 3 個高相關性檔案勝過 10 個普通檔案
  5. 自信地排除 - 低相關性檔案不會變得相關

相關

  • Longform Guide - 子 agent 協調章節
  • continuous-learning 技能 - 用於隨時間改進的模式
  • ~/.claude/agents/ 中的 Agent 定義

Security

  • Security scanPassed, 90 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewPassed

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

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