现在的 AI 编程工具，分别是用什么原理生成索引来理解代码库的？哪个工具的效果最好？

[Scarb]

略微调研了一下市面上的 AI 编程工具生成索引的方式，大部分都是通过建代码索引的方式；也有通过 "Agentic Search" 的方式。有没有专业人士来讲讲其中的区别，使用过多个工具的也可以讲讲哪个效果好。

简单总结一下：

• Cursor 、Windsurf 、Agument code 都会为本地代码创建索引，并且在代码更新的时候刷新索引，把索引存到向量数据库。
• Cline 、Claude Code 使用 "Agentic Search" 的方法，简单说就是让 Agent 和人一样思考。通过分析代码的导入和依赖关系来读取文件。号称效果比建索引更好。

我个人用的比较多的是 Windsurf ，刚开始用的时候确实被跨文件的搜索和上下文感知能力惊艳到了，后来使用中发现它搜索读取代码时一般都只读取一块（ 200 行左右）。因为 Cursor 、Windsurf 是按照问题个数计费的，所以他们有缩小读取窗口的动力，来节省 token 费用。 后来也看到 v2 上有说 Cline 、Roo code 这些开源工具在设计上允许读取更长的文件内容。实际效果会好多少？

一些资料：

• Why Cline doesn't index your codebase
• How Cursor Indexes Codebases Fast
• A real-time index for your codebase: Secure, personal, scalable

[tool2dx]

我写代码,都是把项目代码文件作为附件形式,直接扔给 gemini 2.5 pro, 1M 上下文足够用, 我这里效果很好.

[marquina]

向量数据库的缺陷（分块导致上下文丢失）难以解决。目前来看 agent 才是未来解决方案，ai 自行搜索相关代码，并维护自己的记忆（类似 Cluade.md ），这样 ai 对代码仓库会有全局理解，也会逐渐加深