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

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
👀 Смотрите также

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.

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.

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.

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.