代码库文档感知

学习如何让 ByteBuddy 智能地理解和分析您的代码库，提供更准确的上下文和更智能的建议。

什么是代码库文档感知？

代码库文档感知是 ByteBuddy 的核心功能，让智能体能够：

自动索引和理解代码结构
分析项目依赖关系
识别设计模式和架构
提供基于代码库上下文的智能建议

工作原理

信息收集

mermaid

graph TD
    A[扫描代码库] --> B[解析文件结构]
    B --> C[提取语法信息]
    C --> D[分析依赖关系]
    D --> E[构建知识图谱]
    E --> F[生成向量嵌入]
    F --> G[建立搜索索引]
    G --> H[完成文档感知]

上下文检索

mermaid

graph TD
    A[用户查询] --> B[分析查询意图]
    B --> C[提取关键词]
    C --> D[语义搜索]
    D --> E[向量相似度匹配]
    E --> F[检索相关代码]
    F --> G[构建上下文]
    G --> H[生成智能回答]

配置代码库感知

基础配置

json

{
  "codebase": {
    "enabled": true,
    "rootPath": ".",
    "includePatterns": [
      "src/**/*.{ts,tsx,js,jsx}",
      "docs/**/*.md",
      "README.md"
    ],
    "excludePatterns": ["node_modules/**", "dist/**", "build/**", ".git/**"]
  }
}

高级配置

yaml

codebase:
  # 扫描配置
  scanning:
    enabled: true
    depth: 10
    followSymlinks: false
    ignoreHidden: true

  # 文件类型配置
  fileTypes:
    typescript:
      parser: "typescript"
      extract: ["functions", "classes", "interfaces", "types"]
      importance: high

    javascript:
      parser: "javascript"
      extract: ["functions", "classes", "exports"]
      importance: high

    markdown:
      parser: "markdown"
      extract: ["headings", "code_blocks", "links"]
      importance: medium

    json:
      parser: "json"
      extract: ["schemas", "config"]
      importance: low

  # 依赖分析
  dependencies:
    enabled: true
    trackImports: true
    trackExports: true
    analyzeCircular: true

  # 代码质量
  quality:
    enabled: true
    metrics: ["complexity", "duplication", "maintainability"]
    thresholds:
      complexity: 10
      duplication: 0.1
      maintainability: 70

索引策略

增量索引

yaml

indexing:
  strategy: incremental
  batch: true
  batchSize: 100

  # 触发条件
  triggers:
    onFileChange: true
    onGitCommit: false
    onStartup: true
    schedule: "0 2 * * *" # 每天凌晨2点

  # 缓存策略
  cache:
    enabled: true
    ttl: 3600
    maxSize: 1GB

全量索引

yaml

indexing:
  strategy: full
  parallel: true
  workers: 4

  # 深度分析
  deepAnalysis:
    enabled: true
    semanticAnalysis: true
    patternDetection: true
    securityScan: true

语义搜索配置

向量嵌入

yaml

embeddings:
  provider: openai
  model: text-embedding-ada-002
  batchSize: 100
  dimension: 1536

  # 分块策略
  chunking:
    strategy: semantic
    maxChunkSize: 1000
    overlap: 200
    minChunkSize: 100

  # 向量存储
  vectorStore:
    type: chromadb
    path: "./.bytebuddy/vectorstore"
    collection: "codebase"

搜索优化

yaml

search:
  # 相关性计算
  relevance:
    semanticWeight: 0.7
    keywordWeight: 0.2
    recencyWeight: 0.1

  # 结果限制
  limits:
    maxResults: 20
    maxContextLength: 8000
    minRelevanceScore: 0.3

  # 排序策略
  ranking:
    algorithm: bm25
    boostRecent: true
    diversity: true

使用场景

1. 代码理解

yaml

# 配置示例
codebase:
  features:
    codeUnderstanding:
      enabled: true
      extract:
        - functionSignatures
        - classHierarchies
        - interfaces
        - typeDefinitions

      # 分析深度
      analysis:
        callGraph: true
        dataFlow: true
        controlFlow: false

使用示例：

用户: 解释一下 UserService 类的作用
ByteBuddy: UserService 类位于 src/services/UserService.ts，主要负责：
- 用户认证和授权
- 用户数据的 CRUD 操作
- 与数据库的交互
- 依赖 UserRepository 和 EmailService...

2. 代码生成

yaml

codebase:
  features:
    codeGeneration:
      enabled: true
      templates:
        - component: react
          path: "./templates/react-component.ts"
        - service: typescript
          path: "./templates/service.ts"

      # 上下文收集
      context:
        imports: true
        dependencies: true
        patterns: true

使用示例：

用户: 创建一个新的 ProductComponent
ByteBuddy: 我将根据项目中现有的组件模式创建 ProductComponent：

```typescript
// 检测到项目使用 React + TypeScript + Tailwind
interface ProductComponentProps {
  product: Product;
  onEdit?: (product: Product) => void;
  onDelete?: (id: string) => void;
}

export const ProductComponent: React.FC<ProductComponentProps> = ({
  product,
  onEdit,
  onDelete
}) => {
  // 基于现有组件模式生成...
};


### 3. 代码审查
```yaml
codebase:
  features:
    codeReview:
      enabled: true
      rules:
        - pattern: "useEffect dependency array"
          check: true
        - pattern: "React key props"
          check: true
        - pattern: "error boundaries"
          check: false

      # 上下文感知
      contextualAnalysis:
        true

使用示例：

用户: 审查这段代码有什么问题
ByteBuddy: 基于您的项目代码库分析，我发现以下问题：

1. 缺少错误边界：项目中其他组件都使用了 ErrorBoundary
2. 状态管理不一致：建议使用 Context API 而不是 local state
3. 类型定义不完整：参考 src/types/Product.ts 的标准格式

4. 重构建议

yaml

codebase:
  features:
    refactoring:
      enabled: true
      detect:
        - duplicateCode
        - longMethod
        - largeClass
        - featureEnvy

      # 项目模式
      patterns:
        - designPatterns
        - architecturalStyles
        - namingConventions

高级功能

代码库问答

yaml

qa:
  enabled: true
  knowledgeBase:
    codebase: true
    documentation: true
    commitMessages: true
    issueTracker: true

  # 问题类型
  questionTypes:
    - architectural
    - implementation
    - debugging
    - bestPractices

  # 回答增强
  enhancement:
    codeExamples: true
    references: true
    alternatives: true
    risks: true

智能导航

yaml

navigation:
  enabled: true
  features:
    - goToDefinition
    - findReferences
    - callHierarchy
    - typeHierarchy
    - fileStructure

  # 快捷操作
  shortcuts:
    "find usage": true
    "go to impl": true
    "show docs": true

性能优化

索引优化

yaml

performance:
  indexing:
    # 并行处理
    parallel: true
    workers: 4

    # 内存管理
    memory:
      maxHeap: 2GB
      gcStrategy: g1gc

    # 增量更新
    incremental: true
    changeDetection: efficient

搜索优化

yaml

search:
  performance:
    # 缓存策略
    cache:
      enabled: true
      searchResults: true
      embeddings: true

    # 预计算
    precompute:
      popularQueries: true
      semanticClusters: true

    # 索引优化
    indexing:
      compression: true
      pruning: true

最佳实践

1. 项目结构优化

project/
├── src/
│   ├── components/     # React 组件
│   ├── services/       # 业务逻辑
│   ├── utils/          # 工具函数
│   ├── types/          # 类型定义
│   └── hooks/          # 自定义 Hooks
├── docs/              # 项目文档
├── tests/             # 测试文件
└── README.md          # 项目说明

2. 代码组织

使用清晰的命名约定
保持一致的文件结构
添加适当的注释和文档
使用 TypeScript 定义类型

3. 文档维护

保持 README.md 更新
编写 API 文档
添加代码示例
记录架构决策

故障排除

常见问题

Q: 索引速度很慢？ A: 优化建议：

启用增量索引
减少包含的文件类型
增加并行工作进程
使用 SSD 存储

Q: 搜索结果不准确？ A: 调整配置：

增加向量嵌入的维度
调整相关性权重
优化分块策略
清理旧的索引数据

Q: 内存使用过高？ A: 优化方案：

限制缓存大小
启用向量压缩
使用流式处理
定期清理临时文件

调试工具

bash

# 查看索引状态
bytebuddy codebase status

# 重建索引
bytebuddy codebase rebuild

# 测试搜索
bytebuddy codebase search "user service"

# 查看统计信息
bytebuddy codebase stats

监控和分析

使用统计

yaml

analytics:
  enabled: true
  track:
    - searchQueries
    - popularFiles
    - errorRates
    - responseTimes

  # 报告
  reports:
    daily: true
    weekly: true
    monthly: true

性能指标

yaml

metrics:
  search:
    avgResponseTime: target < 500ms
    relevanceScore: target > 0.8
    hitRate: target > 90%

  indexing:
    throughput: target > 1000 files/min
    memoryUsage: target < 2GB
    accuracy: target > 95%

代码库文档感知 ​

什么是代码库文档感知？ ​

工作原理 ​

信息收集 ​

上下文检索 ​

配置代码库感知 ​

基础配置 ​

高级配置 ​

索引策略 ​

增量索引 ​

全量索引 ​

语义搜索配置 ​

向量嵌入 ​

搜索优化 ​

使用场景 ​

1. 代码理解 ​

2. 代码生成 ​

4. 重构建议 ​

高级功能 ​

代码库问答 ​

智能导航 ​

性能优化 ​

索引优化 ​

搜索优化 ​

最佳实践 ​

1. 项目结构优化 ​

2. 代码组织 ​

3. 文档维护 ​

故障排除 ​

常见问题 ​

调试工具 ​

监控和分析 ​

使用统计 ​

性能指标 ​

相关文档 ​

代码库文档感知

什么是代码库文档感知？

工作原理

信息收集

上下文检索

配置代码库感知

基础配置

高级配置

索引策略

增量索引

全量索引

语义搜索配置

向量嵌入

搜索优化

使用场景

1. 代码理解

2. 代码生成

4. 重构建议

高级功能

代码库问答

智能导航

性能优化

索引优化

搜索优化

最佳实践

1. 项目结构优化

2. 代码组织

3. 文档维护

故障排除

常见问题

调试工具

监控和分析

使用统计

性能指标

相关文档