rawq: Локальный CLI-инструмент для семантического поиска кода AI-агента

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 22 марта 2026 г.🔗 Source
rawq: Локальный CLI-инструмент для семантического поиска кода AI-агента
Ad

Что делает rawq

rawq — это локальный инструмент командной строки, который помогает ИИ-агентам находить релевантный код без чтения целых файлов. Он использует семантический поиск, чтобы направлять ИИ-агентов к конкретным частям кода вместо целых файлов, позволяя им использовать read/grep в нужных файлах. Инструмент не является RAG и не заменяет read/grep.

Техническая реализация

rawq по умолчанию использует 33-мегабайтную локальную модель, работающую через ONNX runtime для семантического поиска, в сочетании с лексическим поиском BM25 через tantivy. Инструмент поддерживает разбиение кода на фрагменты с помощью tree sitter для 16 языков и работает на любом GPU благодаря ONNX с DirectML, CUDA или CoreML, с автоматическим откатом на CPU.

Производительность и возможности

В тестах ИИ-агенты, использовавшие rawq, потребляли в 4 раза меньше токенов и выполняли задачи в 2 раза быстрее по сравнению с инструментами слепого чтения/grep. rawq также имеет команду map, которая показывает структуру кодовой базы.

Детали разработки

Инструмент написан на Rust, полностью с открытым исходным кодом и выпущен под лицензией MIT. Доступен на GitHub по адресу https://github.com/auyelbekov/rawq.

📖 Read the full source: r/LocalLLaMA

Ad

👀 Смотрите также

Mind Keg MCP: Постоянная память для кода Claude и агентов, совместимых с MCP
Инструменты

Mind Keg MCP: Постоянная память для кода Claude и агентов, совместимых с MCP

Mind Keg MCP v0.1.1 — это сервер MCP с открытым исходным кодом, который предоставляет постоянную память для Claude Code и других совместимых с MCP агентов. Он хранит полученные знания локально в SQLite и извлекает их с помощью семантического поиска, позволяя ИИ-помощникам по программированию запоминать контекст между сессиями.

OpenClawRadar
Открытый стек моделей ИИ для экономичной замены Claude
Инструменты

Открытый стек моделей ИИ для экономичной замены Claude

Пользователь Reddit делится рабочей стопкой AI-моделей, использующей открытые модели, такие как Llama 3.3 70b и DeepSeek R1 32b, для локального выполнения, что снизило ежемесячные расходы на ИИ с более чем £60 до менее £3, перенаправляя 90% задач на бесплатные модели.

OpenClawRadar
TeamOut AI Агент для планирования корпоративных выездов
Инструменты

TeamOut AI Агент для планирования корпоративных выездов

TeamOut запустил ИИ-агента, который планирует корпоративные мероприятия через диалог, занимаясь поиском площадок, координацией поставщиков, оценкой стоимости авиабилетов, составлением маршрутов и управлением проектами. Система использует несколько языковых моделей и специализированные инструменты для управления планированием как задачей координации с сохранением состояния.

OpenClawRadar
Холабосс AI Runtime переходит на TypeScript, реализует постоянные порты MCP.
Инструменты

Холабосс AI Runtime переходит на TypeScript, реализует постоянные порты MCP.

Среда выполнения локального агента Holaboss AI была переработана для использования исключительно TypeScript, что устранило зависимости от Python и уменьшило размер пакета. Теперь она сохраняет порты серверов MCP в SQLite с ограничениями UNIQUE(port), чтобы предотвратить конфликты при перезапусках.

OpenClawRadar