L
Installation
Pick a client and clone the repository into its skills directory.
Installation
About this skill
Semantic search across codebase using LEANN vector index
How to use
- Upewnij się, że masz dostęp do indeksu LEANN dla swojego projektu. Jeśli indeks nie istnieje, zbuduj go poleceniem leann build, podając nazwę projektu, ścieżki do katalogów (src, tests, scripts) oraz typy plików do indeksowania (na przykład .ts, .py, .md, .json). Użyj modelu all-MiniLM-L6-v2 do generowania osadzeń.
- Wylistuj dostępne indeksy poleceniem leann list, aby potwierdzić, że indeks projektu jest gotowy do użytku.
- Sformułuj zapytanie w języku naturalnym opisujące to, czego szukasz — na przykład "jak obsługiwane są błędy" lub "implementacja streamingu". Leann działa najlepiej dla zapytań koncepcyjnych i wzorców, nie dla dokładnych nazw funkcji.
- Uruchom wyszukiwanie poleceniem leann search nazwa-indeksu "twoje zapytanie" --top-k 5, gdzie nazwa-indeksu to nazwa projektu, a top-k określa liczbę wyników do zwrócenia.
- Przejrzyj wyniki — są one posortowane według wyniku podobieństwa semantycznego od 1 (najlepsze dopasowanie) do 0. Każdy wynik wskazuje kod, który znaczeniowo odpowiada twojemu zapytaniu, nawet jeśli używa innych słów kluczowych.
- Jeśli baza kodu zmienia się znacząco, przebuduj indeks poleceniem leann build z tymi samymi parametrami, aby wyniki pozostały aktualne.