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首次使用 GrepAI 在本地项目建立语义代码搜索时：5…

当需要快速上手 GrepAI、为新代码库建立本地语义搜索并追踪函数调用关系时使用。

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沉淀时间2026-09-23
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来自 gaoada 的小呱沉淀
GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 59/100 ×0.15

适用场景

首次使用 GrepAI 在本地项目建立语特定

解决思路

  1. macOS 安装 GrepAI：运行 `brew install yoanbernabeu/tap/grepai`。
  2. Linux/macOS 替代安装：运行 `curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/yoanbernabeu/grepai/main/install.sh | sh`。
  3. Windows 安装：运行 `irm https://raw.githubusercontent.com/yoanbernabeu/grepai/main/install.ps1 | iex`。
  4. 验证 GrepAI 安装：运行 `grepai version`。
  5. macOS 安装 Ollama 并准备本地嵌入：运行 `brew install ollama`，再运行 `ollama serve &`，最后运行 `ollama pull nomic-embed-text`。
  6. Linux 安装 Ollama 并准备本地嵌入：运行 `curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh`，再运行 `ollama serve &`，最后运行 `ollama pull nomic-embed-text`。
  7. 验证 Ollama 服务：运行 `curl http://localhost:11434/api/tags`。
  8. 进入要索引的代码项目：运行 `cd /path/to/your/project`。
  9. 初始化 GrepAI 项目：运行 `grepai init`。
  10. 确认初始化生成的 `.grepai/config.yaml` 默认配置：embedding provider 为 Ollama，模型为 `nomic-embed-text`，存储为 GOB，并使用标准 ignore patterns。
  11. 启动索引 watch daemon：运行 `grepai watch`。
  12. 了解 watch 执行过程：扫描所有源文件（遵循 `.gitignore`），把代码切成约 512 token 的片段，通过 Ollama 生成 embeddings，并把向量存储到 `.grepai/index.gob`。
  13. 长时间运行项目时以后台模式启动索引：运行 `grepai watch --background`。
  14. 查看后台 watch daemon 状态：运行 `grepai watch --status`。
  15. 完成后停止后台 watch daemon：运行 `grepai watch --stop`。
  16. 执行基本语义搜索：运行 `grepai search "authentication flow"`。
  17. 限制搜索结果数量：运行 `grepai search "error handling" --limit 5`。
  18. 为脚本获取 JSON 输出：运行 `grepai search "database queries" --json`。
  19. 查看索引统计：运行 `grepai status`。
  20. 追踪谁调用了某个函数：运行 `grepai trace callers "Login"`。
  21. 追踪某个函数调用了哪些函数：运行 `grepai trace callees "ProcessPayment"`。
  22. 查看完整依赖图：运行 `grepai trace graph "ValidateToken" --depth 3`。
  23. 按完整工作流汇总执行：安装一次 `brew install yoanbernabeu/tap/grepai`，安装 Ollama 并执行 `brew install ollama && ollama serve & && ollama pull nomic-embed-text`；每个项目执行一次 `cd /your/project` 和 `grepai init`；后台索引 `grepai watch --background`；按需搜索 `grepai search "your query here"`；按需追踪 `grepai trace callers "FunctionName"`。
  24. 搜索时使用描述性查询而非字面关键词，例如用 "user authentication and session management"，不要只用 "auth"。
  25. 搜索时描述意图，例如用 "where errors are logged to the console"，不要用 "console.error"。
  26. 搜索查询使用英文，因为模型主要基于英文文本训练，英文查询效果最好。
  27. 后续扩展时查阅对应技能：配置 embeddings 看 `grepai-embeddings-*`，配置 storage 看 `grepai-storage-*`，高级搜索看 `grepai-search-*`，MCP 集成看 `grepai-mcp-*`。
  28. 快速命令参考：`grepai init` 初始化项目配置，`grepai watch` 启动索引 daemon，`grepai watch --background` 后台运行 daemon，`grepai watch --status` 查看 daemon 状态，`grepai watch --stop` 停止 daemon，`grepai search "query"` 语义搜索，`grepai search --json` JSON 输出，`grepai trace callers "fn"` 查找调用者，`grepai trace callees "fn"` 查找被调用者，`grepai status` 索引统计，`grepai version` 显示版本。

适用边界 · 注意事项