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name: iterative-retrieval
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description: Pattern for progressively refining context retrieval to solve the subagent context problem
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# 迭代檢索模式
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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。
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## 問題
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子 agents 以有限上下文產生。它們不知道：
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- 哪些檔案包含相關程式碼
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- 程式碼庫中存在什麼模式
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- 專案使用什麼術語
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標準方法失敗：
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- **傳送所有內容**：超過上下文限制
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- **不傳送內容**：Agent 缺乏關鍵資訊
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- **猜測需要什麼**：經常錯誤
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## 解決方案：迭代檢索
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一個漸進精煉上下文的 4 階段循環：
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┌─────────────────────────────────────────────┐
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│ │
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│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
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│ │ DISPATCH │─────▶│ EVALUATE │ │
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│ └──────────┘ └──────────┘ │
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│ ▲ │ │
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│ │ ▼ │
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│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
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│ │ LOOP │◀─────│ REFINE │ │
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│ └──────────┘ └──────────┘ │
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│ │
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│ 最多 3 個循環，然後繼續 │
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└─────────────────────────────────────────────┘
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```
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### 階段 1：DISPATCH
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初始廣泛查詢以收集候選檔案：
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```javascript
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// 從高層意圖開始
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const initialQuery = {
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patterns: ['src/**/*.ts', 'lib/**/*.ts'],
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keywords: ['authentication', 'user', 'session'],
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excludes: ['*.test.ts', '*.spec.ts']
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};
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// 派遣到檢索 agent
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const candidates = await retrieveFiles(initialQuery);
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```
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### 階段 2：EVALUATE
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評估檢索內容的相關性：
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```javascript
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function evaluateRelevance(files, task) {
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return files.map(file => ({
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path: file.path,
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relevance: scoreRelevance(file.content, task),
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reason: explainRelevance(file.content, task),
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missingContext: identifyGaps(file.content, task)
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}));
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}
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```
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評分標準：
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- **高（0.8-1.0）**：直接實作目標功能
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- **中（0.5-0.7）**：包含相關模式或類型
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- **低（0.2-0.4）**：間接相關
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- **無（0-0.2）**：不相關，排除
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### 階段 3：REFINE
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基於評估更新搜尋標準：
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```javascript
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function refineQuery(evaluation, previousQuery) {
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return {
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// 新增在高相關性檔案中發現的新模式
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patterns: [...previousQuery.patterns, ...extractPatterns(evaluation)],
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// 新增在程式碼庫中找到的術語
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keywords: [...previousQuery.keywords, ...extractKeywords(evaluation)],
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// 排除確認不相關的路徑
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excludes: [...previousQuery.excludes, ...evaluation
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.filter(e => e.relevance < 0.2)
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.map(e => e.path)
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],
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// 針對特定缺口
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focusAreas: evaluation
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.flatMap(e => e.missingContext)
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.filter(unique)
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};
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}
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```
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### 階段 4：LOOP
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以精煉標準重複（最多 3 個循環）：
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```javascript
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async function iterativeRetrieve(task, maxCycles = 3) {
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let query = createInitialQuery(task);
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let bestContext = [];
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for (let cycle = 0; cycle < maxCycles; cycle++) {
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const candidates = await retrieveFiles(query);
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const evaluation = evaluateRelevance(candidates, task);
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// 檢查是否有足夠上下文
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const highRelevance = evaluation.filter(e => e.relevance >= 0.7);
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if (highRelevance.length >= 3 && !hasCriticalGaps(evaluation)) {
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return highRelevance;
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}
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// 精煉並繼續
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query = refineQuery(evaluation, query);
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bestContext = mergeContext(bestContext, highRelevance);
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}
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return bestContext;
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}
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```
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## 實際範例
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### 範例 1：Bug 修復上下文
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任務：「修復認證 token 過期 bug」
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循環 1：
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DISPATCH：在 src/** 搜尋 "token"、"auth"、"expiry"
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EVALUATE：找到 auth.ts (0.9)、tokens.ts (0.8)、user.ts (0.3)
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REFINE：新增 "refresh"、"jwt" 關鍵字；排除 user.ts
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循環 2：
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DISPATCH：搜尋精煉術語
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EVALUATE：找到 session-manager.ts (0.95)、jwt-utils.ts (0.85)
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REFINE：足夠上下文（2 個高相關性檔案）
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結果：auth.ts、tokens.ts、session-manager.ts、jwt-utils.ts
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### 範例 2：功能實作
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任務：「為 API 端點增加速率限制」
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循環 1：
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DISPATCH：在 routes/** 搜尋 "rate"、"limit"、"api"
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EVALUATE：無匹配 - 程式碼庫使用 "throttle" 術語
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REFINE：新增 "throttle"、"middleware" 關鍵字
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循環 2：
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DISPATCH：搜尋精煉術語
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EVALUATE：找到 throttle.ts (0.9)、middleware/index.ts (0.7)
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REFINE：需要路由器模式
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循環 3：
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DISPATCH：搜尋 "router"、"express" 模式
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EVALUATE：找到 router-setup.ts (0.8)
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REFINE：足夠上下文
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結果：throttle.ts、middleware/index.ts、router-setup.ts
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## 與 Agents 整合
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在 agent 提示中使用：
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為此任務檢索上下文時：
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1. 從廣泛關鍵字搜尋開始
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2. 評估每個檔案的相關性（0-1 尺度）
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3. 識別仍缺少的上下文
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4. 精煉搜尋標準並重複（最多 3 個循環）
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5. 回傳相關性 >= 0.7 的檔案
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## 最佳實務
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1. **從廣泛開始，逐漸縮小** - 不要過度指定初始查詢
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2. **學習程式碼庫術語** - 第一個循環通常會揭示命名慣例
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3. **追蹤缺失內容** - 明確的缺口識別驅動精煉
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4. **在「足夠好」時停止** - 3 個高相關性檔案勝過 10 個普通檔案
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5. **自信地排除** - 低相關性檔案不會變得相關
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## 相關
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- [Longform Guide](https://x.com/affaanmustafa/status/2014040193557471352) - 子 agent 協調章節
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- `continuous-learning` 技能 - 用於隨時間改進的模式
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- `~/.claude/agents/` 中的 Agent 定義
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