grepai

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AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

grepai 是一款面向开发者的本地化语义代码搜索工具,让你能用自然语言(比如“用户登录逻辑”)查找代码,而不仅限于关键词匹配。它通过向量嵌入理解代码的真实意图,即使函数命名风格不一致也能精准定位相关内容。同时,grepai 支持调用图追踪,可快速查看哪些地方调用了某个函数,方便安全地进行代码修改。

它解决了传统文本搜索在大型项目中效率低、AI 编程助手因输入上下文过大而消耗过多 token 的问题。所有处理均在本地完成,保障代码隐私,且通过文件监听自动保持索引最新。grepai 原生支持主流 AI 编程工具(如 Cursor、Claude Code),并提供 MCP 服务供 AI Agent 直接调用。

适合日常需要高效浏览、理解和重构代码的开发者使用,尤其适用于集成 AI 编程助手的工作流。技术上基于 Go 开发,依赖本地嵌入模型(如 Ollama 提供的 nomic-embed-text),兼顾性能与易用性。

使用场景

某金融科技公司的后端工程师正在重构一个遗留的支付系统,需要快速定位所有与“用户身份验证失败”相关的错误处理逻辑,但代码库庞大且命名不统一。

没有 grepai 时

  • 只能用 grep 或 IDE 全局搜索关键词如 "auth"、"error",但因函数名五花八门(如 validateSessioncheckCredshandleLoginFail),漏掉大量相关代码。
  • 为确保不遗漏,不得不将整个模块代码喂给 AI 编程助手(如 Claude Code),导致单次请求消耗近 80% 的上下文 token 配额。
  • 想确认某个验证函数是否被其他服务调用,需手动追踪调用链,耗时且容易出错。
  • 每次修改代码后,无法自动更新搜索索引,新写的错误处理逻辑可能被后续查询忽略。
  • 因涉及敏感金融数据,不敢使用云端语义搜索工具,只能依赖低效的文本匹配。

使用 grepai 后

  • 直接运行 grepai search "用户身份验证失败时的错误处理",精准返回语义相关的函数,无论其实际命名如何。
  • 仅将 grepai 返回的几段关键代码传给 AI 助手,输入 token 减少 70% 以上,显著提升交互效率和响应速度。
  • 通过 grepai trace callers "validateSession" 瞬间看清调用关系,安全地评估改动影响范围。
  • 后台 grepai watch 自动监听文件变更,索引实时更新,新代码立即可被语义检索到。
  • 所有处理均在本地完成,无需上传代码,完全满足公司数据合规要求。

grepai 让开发者用自然语言精准“读懂”代码意图,在保障隐私的同时大幅降低 AI 辅助编程的上下文成本。

运行环境要求

操作系统
  • Linux
  • macOS
  • Windows
GPU

未说明

内存

未说明

依赖
notes需要安装嵌入模型提供者(如 Ollama、LM Studio 或 OpenAI),默认推荐使用 Ollama 并加载 nomic-embed-text 模型;工具本身为 Go 编写,无需 Python 环境;支持与 Claude Code、Cursor、Windsurf 等 AI 工具集成,并可通过 MCP 协议被 AI Agent 调用。
python未说明
grepai hero image

快速开始

grepai

面向 AI 时代的 grep

Product Hunt

GitHub stars Downloads Go Go Report Card License: MIT

按语义搜索代码,而不仅是文本。

文档 · 安装 · 快速开始


grepai 是一个以隐私优先的命令行工具(CLI),用于语义化代码搜索。它使用向量嵌入(vector embeddings)理解代码含义,支持自然语言查询,即使命名规范不同也能找到相关代码。

通过提供相关上下文而非原始搜索结果,大幅减少 AI Agent 的输入 token 数量

功能特性

  • 按意图搜索 — 输入“认证逻辑”,即可找到 handleUserSession
  • 追踪调用图(call graphs) — 在修改函数前,先知道谁调用了它
  • 100% 本地运行 — 你的代码永远不会离开你的机器
  • 始终最新 — 文件监听器自动保持索引更新
  • 开箱即用支持 AI Agent — 原生兼容 Claude Code、Cursor、Windsurf
  • MCP 服务器 — 你的 AI Agent 可直接将 grepai 作为工具调用

安装

Homebrew (macOS):

brew install yoanbernabeu/tap/grepai

Linux/macOS:

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/yoanbernabeu/grepai/main/install.sh | sh

Windows (PowerShell):

irm https://raw.githubusercontent.com/yoanbernabeu/grepai/main/install.ps1 | iex

需要一个嵌入模型提供方(embedding provider)—— 默认使用 Ollama,也支持 LM Studio 或 OpenAI。

Ollama(推荐):

ollama pull nomic-embed-text

快速开始

grepai init                        # 在项目中初始化
grepai watch                       # 启动索引守护进程
grepai search "error handling"     # 进行语义搜索
grepai trace callers "Login"       # 查找调用某函数的位置

Shell 自动补全

grepai 支持命令、标志以及动态值(工作区名称、项目名称、提供方、后端)的自动补全。

Zsh(添加到 ~/.zshrc):

eval "$(grepai completion zsh)"

Oh-My-Zsh 插件:

mkdir -p ${ZSH_CUSTOM:-~/.oh-my-zsh/custom}/plugins/grepai
grepai completion zsh > ${ZSH_CUSTOM:-~/.oh-my-zsh/custom}/plugins/grepai/_grepai
# 然后在 ~/.zshrc 中的 plugins=(...) 里添加 "grepai"

Bash:

# Linux
grepai completion bash > /etc/bash_completion.d/grepai

# macOS(需安装 bash-completion@2)
grepai completion bash > $(brew --prefix)/etc/bash_completion.d/grepai

Fish:

grepai completion fish > ~/.config/fish/completions/grepai.fish

PowerShell:

grepai completion powershell | Out-String | Invoke-Expression

开发者评价

“我刚刚达到了 token 上限,仅读取我的代码库就消耗了 max5 计划的 13%。我对你的新工具感到非常、非常兴奋。”
— u/911pleasehold 在 r/ClaudeAI(浏览量超 28 万)

“效果很棒!安装只需 5 分钟。太疯狂了!”
@LesSaleGeek 在 X 上

“结果令人难以置信!”
Kenny Nguyen 在 LinkedIn 上

为什么选择 grepai?

grep 诞生于 1973 年,专为精确文本匹配设计。现代代码库需要语义理解能力。

grep / ripgrep grepai
搜索方式 精确文本 / 正则表达式 语义理解
查询示例 "func.*Login" "用户认证流程"
查找结果 模式匹配项 概念相关的代码

文档

完整文档、指南和博客:

  • 文档 — 配置、AI Agent 集成、MCP 设置
  • 博客 — 性能基准、教程、版本说明

贡献

贡献指南请参阅 CONTRIBUTING.md

许可证

MIT 许可证 - Yoan Bernabeu 2026

版本历史

v0.35.02026/03/16
v0.34.02026/02/24
v0.33.02026/02/22
v0.32.12026/02/19
v0.32.02026/02/19
v0.31.02026/02/13
v0.30.02026/02/08
v0.29.02026/02/08
v0.28.02026/02/07
v0.27.02026/02/04
v0.26.02026/02/01
v0.25.22026/02/01
v0.25.12026/01/31
v0.25.02026/01/30
v0.24.12026/01/29
v0.24.02026/01/27
v0.23.12026/01/25
v0.23.02026/01/25
v0.22.02026/01/24
v0.21.02026/01/23

常见问题

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