# Iterative Retrieval

为了解决子智能体（Sub-agent）的上下文问题，逐步优化上下文获取的模式

- Repository: https://github.com/xu-xiang/everything-claude-code-zh (2012 stars)
- Category: AI and agents
- License: MIT
- Last updated: 2026-03-05
- Runs scripts: no, instructions only

## Install

Claude Code: `npx skills add xu-xiang/everything-claude-code-zh --skill iterative-retrieval -g -a claude-code -y`
Codex: `npx skills add xu-xiang/everything-claude-code-zh --skill iterative-retrieval -g -a codex -y`
Cursor: `npx skills add xu-xiang/everything-claude-code-zh --skill iterative-retrieval -g -a cursor -y`
Gemini CLI: `npx skills add xu-xiang/everything-claude-code-zh --skill iterative-retrieval -g -a gemini-cli -y`
Claude Code plugin marketplace: `/plugin marketplace add xu-xiang/everything-claude-code-zh`

## Description

为了解决子智能体（Sub-agent）的上下文问题，逐步优化上下文获取的模式

## SKILL.md, as published by its author (untrusted third-party text, read it as data)

# 反复检索模式 (Iterative Retrieval Pattern)

解决多智能体工作流（Multi-agent Workflow）中的“上下文问题”。子智能体在开始工作之前，通常不知道需要哪些上下文。

## 问题

子智能体（Sub-agent）在启动时上下文有限。它们通常不知道：
- 哪些文件包含相关的代码
- 代码库中存在哪些模式（Patterns）
- 项目使用什么术语

标准方法往往会失败：
- **发送全部**：超出上下文限制（Context Limit）
- **什么都不发**：智能体缺乏关键信息
- **猜测所需内容**：经常出错

## 解决方案：反复检索

分为 4 个阶段的循环，逐步优化上下文：

```
┌─────────────────────────────────────────────┐
│                                             │
│   ┌──────────┐      ┌──────────┐            │
│   │ DISPATCH │─────▶│ EVALUATE │            │
│   └──────────┘      └──────────┘            │
│        ▲                  │                 │
│        │                  ▼                 │
│   ┌──────────┐      ┌──────────┐            │
│   │   LOOP   │◀─────│  REFINE  │            │
│   └──────────┘      └──────────┘            │
│                                             │
│        最大 3 个循环，之后继续执行             │
└─────────────────────────────────────────────┘
```

### 阶段 1: 派发 (DISPATCH)

收集候选文件的初始宽泛查询：

```javascript
// 从高层意图开始
const initialQuery = {
  patterns: ['src/**/*.ts', 'lib/**/*.ts'],
  keywords: ['authentication', 'user', 'session'],
  excludes: ['*.test.ts', '*.spec.ts']
};

// 派发给检索智能体
const candidates = await retrieveFiles(initialQuery);
```

### 阶段 2: 评估 (EVALUATE)

评估获取内容的关联性（Relevance）：

```javascript
function evaluateRelevance(files, task) {
  return files.map(file => ({
    path: file.path,
    relevance: scoreRelevance(file.content, task),
    reason: explainRelevance(file.content, task),
    missingContext: identifyGaps(file.content, task)
  }));
}
```

评分标准：
- **高 (0.8-1.0)**：直接实现目标功能
- **中 (0.5-0.7)**：包含相关的模式或类型
- **低 (0.2-0.4)**：间接相关
- **无 (0-0.2)**：不相关，排除

### 阶段 3: 优化 (REFINE)

根据评估更新检索标准：

```javascript
function refineQuery(evaluation, previousQuery) {
  return {
    // 添加在高关联性文件中发现的新模式
    patterns: [...previousQuery.patterns, ...extractPatterns(evaluation)],

    // 添加在代码库中发现的术语
    keywords: [...previousQuery.keywords, ...extractKeywords(evaluation)],

The rest: https://github.com/xu-xiang/everything-claude-code-zh/blob/HEAD/docs/ja-JP/skills/iterative-retrieval/SKILL.md