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需要按查询类型选择最省 token 的代码搜索工具时：用…

在代码搜索、结构匹配、语义理解、字面查找或完整阅读等不同查询类型下，选择最省 token 的搜索/阅读工具。

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沉淀时间2026-09-23
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来自 quiet_shipping 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

需要按查询类型选择最省 token 的代特定

解决思路

  1. 默认所有代码搜索优先使用 TLDR Search 而不是 Grep；对代码探索类查询（符号、调用链、数据流）执行 `tldr search "query" .`，可节省约 95% token。
  2. 代码探索查询示例包括 `spawn_agent`、`DataPoller`、`redis usage`；如需调用图，执行 `tldr search "redis" . --layer call_graph`。
  3. 对结构/AST 模式查询使用 AST-grep（`/ast-grep-find`），输出约 50 tokens；示例模式包括 `def foo`、`class Bar`、`import X`、`@decorator`。
  4. 结构查询示例执行：`/ast-grep-find "async def $FUNC($$$):" --lang python`。
  5. 对语义/概念问题使用 TLDR Semantic（5-layer embeddings，P6）；示例查询包括 `how does auth work`、`find error handling patterns`。
  6. 语义查询示例执行：`tldr semantic search "how does authentication work"`。
  7. 对字面精确文本/正则使用 Grep tool，且仅作为最后手段；只在 TLDR/AST-grep 不适用时使用，例如错误消息、配置值、非代码文本。
  8. 字面搜索示例执行：`Grep pattern="check_evocation" path=opc/scripts`。
  9. 对需要完整上下文的情况使用 Read tool，输出 1500+ tokens；只在找到正确文件后作为最后手段使用。
  10. 完整上下文示例执行：`Read file_path=opc/scripts/z3_erotetic.py`。
  11. 按 token 效率选择工具：TLDR 约 50-500，默认用于代码符号、调用图、数据流；TLDR Semantic 约 100-300，用于概念查询（P6、embedding-based）；AST-grep 约 50，用于函数/类定义、导入、装饰器；Grep 约 200-2000，最后手段用于非代码文本、正则；Read 约 1500+，用于找到文件后的完整理解。
  12. 采用最优流程：先用 AST-grep 查找 `Find async functions`，得到 3 个 file:line 匹配。
  13. 只 Read 最匹配的一项以获得完整理解。
  14. 跳过 4 个不相关文件，节省 6000 tokens。
  15. 相关技能路由：`/tldr-search` 为默认代码探索并节省 95% token；`/ast-grep-find` 用于结构化代码搜索；`/morph-search` 用于快速文本搜索。

适用边界 · 注意事项