name: iterative-retrieval description: 为解决子代理的上下文问题，逐步优化上下文检索的模式

迭代检索模式

解决多代理工作流中的“上下文问题”。子代理在开始工作之前不知道需要哪些上下文。

问题

子代理在有限的上下文中启动。不知道以下内容：

哪些文件包含相关代码
代码库中存在哪些模式
项目使用什么术语

标准方法会失败：

发送所有内容：超出上下文限制
不发送任何内容：代理缺少关键信息
猜测需要的内容：经常出错

解决方案：迭代检索

逐步优化上下文的4阶段循环：

┌─────────────────────────────────────────────┐
│                                             │
│   ┌──────────┐      ┌──────────┐            │
│   │  分发    │─────▶│  评估    │            │
│   └──────────┘      └──────────┘            │
│        ▲                  │                 │
│        │                  ▼                 │
│   ┌──────────┐      ┌──────────┐            │
│   │  循环    │◀─────│  优化    │            │
│   └──────────┘      └──────────┘            │
│                                             │
│        最多3个周期，然后继续                  │
└─────────────────────────────────────────────┘

阶段1：分发

收集候选文件的初始广泛查询：

// 从高级意图开始
const initialQuery = {
  patterns: ['src/**/*.ts', 'lib/**/*.ts'],
  keywords: ['authentication', 'user', 'session'],
  excludes: ['*.test.ts', '*.spec.ts']
};

// 分发给检索代理
const candidates = await retrieveFiles(initialQuery);

阶段2：评估

评估检索内容的相关性：

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)
  }));
}

评分标准：

高(0.8-1.0)：直接实现目标功能
中(0.5-0.7)：包含相关模式或类型
低(0.2-0.4)：间接相关
无(0-0.2)：不相关，排除

阶段3：优化

根据评估更新检索标准：

function refineQuery(evaluation, previousQuery) {
  return {
    // 添加在高相关性文件中发现的新模式
    patterns: [...previousQuery.patterns, ...extractPatterns(evaluation)],

    // 添加在代码库中找到的术语
    keywords: [...previousQuery.keywords, ...extractKeywords(evaluation)],

    // 排除已确认不相关的路径
    excludes: [...previousQuery.excludes, ...evaluation
      .filter(e => e.relevance < 0.2)
      .map(e => e.path)
    ],

    // 针对特定差距
    focusAreas: evaluation
      .flatMap(e => e.missingContext)
      .filter(unique)
  };
}

阶段4：循环

使用优化后的标准重复（最多3个周期）：

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);

    // 检查是否有足够的上下文
    const highRelevance = evaluation.filter(e => e.relevance >= 0.7);
    if (highRelevance.length >= 3 && !hasCriticalGaps(evaluation)) {
      return highRelevance;
    }

    // 优化并继续
    query = refineQuery(evaluation, query);
    bestContext = mergeContext(bestContext, highRelevance);
  }

  return bestContext;
}

实践示例

示例1：错误修复上下文

任务："修复认证令牌过期错误"

周期1：
  分发：在src/**中搜索"token"、"auth"、"expiry"
  评估：发现auth.ts(0.9)、tokens.ts(0.8)、user.ts(0.3)
  优化：添加"refresh"、"jwt"关键词；排除user.ts

周期2：
  分发：使用优化后的术语搜索
  评估：发现session-manager.ts(0.95)、jwt-utils.ts(0.85)
  优化：有足够的上下文（2个高相关性文件）

结果：auth.ts、tokens.ts、session-manager.ts、jwt-utils.ts

示例2：功能实现

任务："为API端点添加速率限制"

周期1：
  分发：在routes/**中搜索"rate"、"limit"、"api"
  评估：无匹配 - 代码库使用"throttle"术语
  优化：添加"throttle"、"middleware"关键词

周期2：
  分发：使用优化后的术语搜索
  评估：发现throttle.ts(0.9)、middleware/index.ts(0.7)
  优化：需要路由器模式

周期3：
  分发：搜索"router"、"express"模式
  评估：发现router-setup.ts(0.8)
  优化：有足够的上下文

结果：throttle.ts、middleware/index.ts、router-setup.ts

与代理集成

在代理提示中使用：

获取此任务的上下文时：
1. 从广泛的关键词搜索开始
2. 评估每个文件的相关性（0-1比例）
3. 识别仍然缺失的上下文
4. 优化检索标准并重复（最多3个周期）
5. 返回相关性≥0.7的文件

最佳实践

从广泛开始，逐步缩小 - 初始查询不要过度指定
学习代码库术语 - 命名约定通常在第一个周期中显现
跟踪缺失内容 - 明确的差距识别促进优化
在“足够好”时停止 - 3个高相关性文件优于10个普通文件
自信地排除 - 低相关性文件不会变得相关

迭代检索模式Skill iterative-retrieval

name: iterative-retrieval description: 为解决子代理的上下文问题，逐步优化上下文检索的模式

迭代检索模式

问题

解决方案：迭代检索

阶段1：分发

阶段2：评估

阶段3：优化

阶段4：循环

实践示例

示例1：错误修复上下文

示例2：功能实现

与代理集成

最佳实践

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