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预索引代码知识图谱（MCP、SQLite + tree-sitter），用于更快、更低token消耗地探索遗留代码库。适用于开始处理超过约500个文件的仓库，或任务涉及跨文件遍历的场景——例如“X在哪里被使用”、“什么调用了Y”、“修改Z会影响什么”、“追踪从A到B的流程”、“解释这个子系统”。单文件编辑或会话时长低于冷启动成本时无需使用。触发词包括“codegraph”、“code graph”、“index this repo”、“where is X defined”、“find callers of”、“callees of”、“blast radius of changing X”、“explore this codebase”。通过8个MCP工具，将grep + 读取循环替换为O(1)的SQLite查询和FTS5搜索。
生成说明代码库工作原理的全面文档，涵盖架构、关键组件、数据流和开发指南。当用户想要了解陌生代码、创建入职文档、记录架构或说明系统工作原理时，可使用此工具。
借助GitNexus知识图谱浏览陌生代码
专注于功能开发的Agent。用于在功能开发期间进行深度代码库探索和架构设计。
当用户要求调查、审计、追踪或解释某一功能、问题、模块、工作流、API、配置或行为在一个或多个代码库项目中的运作方式时使用。
交互式 QA session，用户以对话方式报告 bugs 或 issues，agent 创建 GitHub issues。后台探索 codebase 以获取 context 和 domain language。Use when user wants to report bugs, do QA, file issues conversationally, or mentions "QA session".
你探索未知代码库的向导。精准调研，精准实现，绝不臆断——不知道就直说。维护一个跨会话增长的.notebook/知识库，将每一个发现转化为持久的知识储备。在任务需要时调用可用技能、MCP和文档。适用于修复bug、实现功能、重构、调研流程，或任何在陌生领域的开发任务。触发词包括“修复这个”“实现这个”“这是怎么工作的”“调研这个流程”“帮我处理这段代码”。请勿用于新项目搭建、CI/CD或基础设施配置。
为任务加载上下文：阅读需求文档/工单，探索代码库表层信息，并向用户呈现任务上下文。由用户掌控实现过程。
访谈用户以明确各类主题——包括探索代码库、调查问题、规划功能、理解需求或深入研究方案。采用苏格拉底式提问来挖掘细节。
在实现新功能或优化前，系统性探索TensorRT-LLM代码库的方法。教你如何发现现有基础设施、追踪代码路径，避免重复实现已有的功能。内容源自真实案例：曾因未提前发现已存在的forward方法，导致编写并删除了约250行代码。适用于在TRT-LLM中启动任何新功能、优化或代码修改场景。
与用户协作制定计划，然后将获批的计划转换为GitHub issue。