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name: iterative-retrieval
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description: 用于逐步优化上下文检索以解决子智能体（subagent）上下文问题的模式
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# 迭代检索模式（Iterative Retrieval Pattern）
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解决多智能体工作流中的“上下文问题”，即子智能体（subagent）在开始工作前不知道自己需要哪些上下文。
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## 问题（The Problem）
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子智能体启动时只有有限的上下文。它们不知道：
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- 哪些文件包含相关的代码
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- 代码库中存在哪些模式（Patterns）
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- 项目使用了哪些术语
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标准方法往往会失败：
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- **发送所有内容**：超出上下文限制
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- **什么都不发**：智能体（Agent）缺乏关键信息
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- **猜测需要什么**：经常出错
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## 解决方案：迭代检索（Iterative Retrieval）
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一个分为 4 个阶段的循环，用于逐步优化上下文：
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```
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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 个循环，然后继续执行 │
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└─────────────────────────────────────────────┘
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```
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### 阶段 1：分发（DISPATCH）
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初始的广泛查询，用于收集候选文件：
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```javascript
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// 从高层意图开始
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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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// 分发给检索智能体
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const candidates = await retrieveFiles(initialQuery);
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```
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### 阶段 2：评估（EVALUATE）
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评估检索到的内容的关联度：
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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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评分标准：
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- **高 (0.8-1.0)**：直接实现了目标功能
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- **中 (0.5-0.7)**：包含相关的模式或类型
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- **低 (0.2-0.4)**：有间接关联
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- **无 (0-0.2)**：无关，排除
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### 阶段 3：优化（REFINE）
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根据评估结果更新搜索标准：
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```javascript
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function refineQuery(evaluation, previousQuery) {
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return {
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// 添加在高关联度文件中发现的新模式
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patterns: [...previousQuery.patterns, ...extractPatterns(evaluation)],
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// 添加在代码库中发现的术语
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keywords: [...previousQuery.keywords, ...extractKeywords(evaluation)],
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// 排除已确认的无关路径
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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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// 针对特定缺口
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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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### 阶段 4：循环（LOOP）
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使用优化后的标准重复该过程（最多 3 个循环）：
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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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// 检查我们是否已经拥有足够的上下文
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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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// 优化并继续
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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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## 实践示例
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### 示例 1：Bug 修复上下文
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任务：“修复身份验证令牌过期 bug”
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循环 1：
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分发（DISPATCH）：在 src/** 中搜索 "token"、"auth"、"expiry"
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评估（EVALUATE）：发现 auth.ts (0.9)、tokens.ts (0.8)、user.ts (0.3)
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优化（REFINE）：添加 "refresh"、"jwt" 关键字；排除 user.ts
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循环 2：
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分发（DISPATCH）：搜索优化后的术语
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评估（EVALUATE）：发现 session-manager.ts (0.95)、jwt-utils.ts (0.85)
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优化（REFINE）：上下文已足够（2 个高关联度文件）
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结果：auth.ts, tokens.ts, session-manager.ts, jwt-utils.ts
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### 示例 2：功能实现
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```
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任务：“为 API 端点添加速率限制（rate limiting）”
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循环 1：
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分发（DISPATCH）：在 routes/** 中搜索 "rate"、"limit"、"api"
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评估（EVALUATE）：无匹配项 —— 代码库使用了 "throttle" 术语
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优化（REFINE）：添加 "throttle"、"middleware" 关键字
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循环 2：
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分发（DISPATCH）：搜索优化后的术语
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评估（EVALUATE）：发现 throttle.ts (0.9)、middleware/index.ts (0.7)
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优化（REFINE）：需要路由模式
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循环 3：
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分发（DISPATCH）：搜索 "router"、"express" 模式
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评估（EVALUATE）：发现 router-setup.ts (0.8)
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优化（REFINE）：上下文已足够
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结果：throttle.ts, middleware/index.ts, router-setup.ts
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## 与智能体（Agents）集成
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在智能体提示词（Prompts）中使用：
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为此任务检索上下文时：
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1. 从广泛的关键字搜索开始
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2. 评估每个文件的关联度（0-1 评分）
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3. 识别仍缺失的上下文
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4. 优化搜索标准并重复（最多 3 个循环）
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5. 返回关联度 >= 0.7 的文件
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## 最佳实践
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1. **先广后窄，逐步收敛** —— 不要过度设定初始查询。
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2. **学习代码库术语** —— 第一个循环通常能揭示命名规范。
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3. **跟踪缺失内容** —— 明确地识别差距（Gap）是优化的动力。
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4. **见好就收** —— 3 个高关联度的文件优于 10 个平庸的文件。
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5. **果断排除** —— 低关联度的文件不会突然变得相关。
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## 相关资源
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- [长篇指南（The Longform Guide）](https://x.com/affaanmustafa/status/2014040193557471352) —— 子智能体编排部分
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- `continuous-learning` 技能 —— 用于随时间改进的模式
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||
- `~/.claude/agents/` 中的智能体定义
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