rawq: Lokales CLI-Tool für semantische KI-Agenten-Codesuche
Was rawq macht
rawq ist ein lokales CLI-Tool, das KI-Agenten hilft, relevanten Code zu finden, ohne ganze Dateien lesen zu müssen. Es verwendet semantische Suche, um KI-Agenten zu bestimmten Codeabschnitten statt zu ganzen Dateien zu führen, sodass sie read/grep auf den richtigen Dateien anwenden können. Das Tool ist weder RAG noch ein Ersatz für read/grep.
Technische Umsetzung
rawq verwendet standardmäßig ein 33 MB großes lokales Modell, das über ONNX Runtime für semantische Suche arbeitet, kombiniert mit lexikalischer BM25-Suche über tantivy. Das Tool unterstützt Tree Sitter Code Chunking für 16 Sprachen und läuft auf jeder GPU dank ONNX mit DirectML, CUDA oder CoreML, mit automatischem CPU-Fallback.
Leistung und Funktionen
In Tests verbrauchten KI-Agenten, die rawq nutzten, 4x weniger Tokens und erledigten Aufgaben 2x schneller im Vergleich zu blinden read/grep-Tools. rawq verfügt außerdem über einen map-Befehl, der die Struktur einer Codebasis anzeigt.
Entwicklungsdetails
Das Tool ist in Rust geschrieben, vollständig Open-Source und unter der MIT-Lizenz veröffentlicht. Es ist auf GitHub unter https://github.com/auyelbekov/rawq verfügbar.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Siehe auch
Claude Code Session Dashboard: Open-Source-Tool zur Überwachung mehrerer Sitzungen
Ein Open-Source-Dashboard, das mehrere Claude-Code-Sitzungen gleichzeitig überwacht und Token-Verbrauch, Kosten, Sitzungsstatus, Kontextfenster-Nutzung und aktive Subagenten anzeigt. Die Installation erfordert drei Befehle: git clone, cd und npm install && npm start.
js-notepad: Ein skriptfähiger Notizblock mit integriertem MCP-Server für Claude Code
js-notepad ist eine kostenlose, quelloffene, skriptfähige Notizanwendung, die mit Hilfe von Claude Code entwickelt wurde. Sie verfügt über einen integrierten MCP-Server, der es Claude Code ermöglicht, direkt mit der App zu interagieren, um Seiten zu lesen/schreiben, Skripte auszuführen, Todos zu erstellen und Ergebnisse zu übertragen.
Open-Source-Struktur-Halluzinationsprüfer für KI-Agenten-Pipelines
Ein neues Open-Source-Tool bietet vier Unterdrücker, um strukturelle Fehler in KI-Agenten-Pipelines zu erkennen, darunter Grounding-Erzwingung, Prompt-Injection-Erkennung, JSON-Validierung und Tool-Antwort-Verifizierung. Verfügbar als REST-API und MCP-Server mit einem kostenlosen Kontingent von 500 Anfragen/Monat.
Papierlaternen-MCP-Server verbindet Claude-Code mit Forschungsarbeiten
Paper Lantern ist ein MCP-Server, der mit Claude Code erstellt wurde und Programmieragenten mit über 2 Millionen CS- und 43 Millionen biomedizinischen Forschungsarbeiten verbindet, sodass sie benchmarkte Methoden finden können, anstatt auf Trainingsdaten zurückzugreifen.