为什么 Cline 不索引你的代码库（以及为什么这是件好事）
这是 Cline 潜在用户经常问我们的一个问题：“Cline 如何处理大型代码库？你们是否使用 RAG 来索引所有内容？”
这是一个合理的问题。检索增强生成（RAG）已成为为 AI 系统提供访问大型知识库的首选解决方案。但对于 Cline，我们采取了一条刻意不同的路径。我们不索引您的代码库，这个选择并非疏忽，而是一个基本的设计决策，它能提供更好的代码质量、更强的安全性以及更可靠的结果。
原因如下。
为什么 RAG 在代码方面会失效
RAG 是一种聪明的解决方案，旨在解决一个实际问题：早期的语言模型上下文窗口有限，因此我们需要方法从大型数据集中向它们提供相关信息。这种方法看起来很简单——将数据分块，创建嵌入，将其存储在向量数据库中，然后在需要时检索相关片段。
但代码与其它数据不同。它是相互关联的，不断发展的，并且通常包含您最敏感的知识产权。当您将传统的 RAG 方法应用于代码库时，会出现三个关键问题
1. 代码思考时不分块
RAG 大致可分为两部分：索引知识库（在我们的案例中是代码库）和检索。但问题在于：当您为嵌入对代码进行分块时，您实际上是在将其逻辑撕裂开来。
想象一下，试图通过听随机的 10 秒片段来理解一首交响乐。这就是 RAG 对您的代码库所做的事情。一个函数调用可能在第 47 块中，它的定义在第 892 块中，而解释它为何存在的关键上下文呢？分散在十几个其它片段中。
即使是复杂的方法也难以解决这个问题。分块对于自然语言文本来说相对简单——段落（和句子）提供了明显的边界点来创建具有语义意义的片段。然而，天真的分块方法难以准确地划定有意义的代码片段。
2. 索引衰减而代码演进
软件开发进展迅速。函数被重构，依赖项更新，整个模块被重写。索引，顾名思义，是冻结在时间中的快照。代码不可避免地会不同步。
对于不断变化的生产代码库使用 RAG，索引不是一次性的或定期的工作。需要一个强大的管道来持续维护新鲜的索引。每一次合并都是现实与您的 AI 理解之间潜在的分歧。结果是：您的助手自信地建议调用不再存在的函数，或者错过了您的团队上周引入的关键抽象。
3. 安全性成为负债
您的代码库不仅仅是文本——它是您的竞争优势。当您创建向量嵌入时，您正在创建最有价值的 IP 的次要表示形式，需要将其存储在某个地方。云提供商？自托管？无论哪种方式，您都将安全表面翻倍了。
当然，企业可以构建 SOC2 Type II 认证、强制隐私模式和零数据保留系统。但为什么要首先创建这种漏洞呢？
Cline 的方法：像开发人员一样思考，像开发人员一样行动
Cline 不将您的代码库视为要索引的数据集，而是像高级工程师一样处理它：充满好奇心、系统探索和正确的工具。
发现，而非检索
当您将 Cline 指向您的代码库时，它会像您一样读取代码——逐个文件，逐个连接。
您正在处理一个 React 组件。Cline 读取它，看到一个导入，然后跟踪它。该文件导入另一个文件，所以 Cline 也跟踪那个文件。每个文件都在上一个文件的基础上构建，形成了对您的代码实际如何工作的相互关联的理解。
没有索引或嵌入。只有智能探索，通过遵循代码的自然结构来建立上下文。
大窗口时代的上下文质量
像 Claude 4 和 Gemini 2.5 Pro 这样的现代语言模型提供了几年前看似不可能的上下文窗口。约束不再是我们能提供多少信息，而是确保信息相关、准确且组织良好。
Cline 的探索方法自然会产生高质量的上下文。通过遵循代码的逻辑结构——与人类开发人员将采取的路径相同——它收集的信息与当前任务固有相关且有意义。
这到底意味着什么
一个具体的例子：您要求 Cline 为支付处理函数添加错误处理。
基于 RAG 的方法
- 在向量空间中搜索“payment”和“error”
- 检索恰好包含这些术语的块
- 可能会错过您的团队构建的自定义错误处理框架
- 建议与您的模式不匹配的通用 try-catch 块
Cline 的方法
- 找到支付处理函数
- 追踪其导入以找到您的错误处理实用程序
- 检查类似函数以了解您的模式
- 检查调用函数以了解错误契约
- 建议完全符合您的架构的错误处理
区别在哪里？对您的代码库有相互关联的理解，而不是对所有文件的摘要级理解。
性能问题
“但是搜索实际文件不会更慢吗？”
对于简单的关键字匹配？也许吧。但 Cline 不是在做简单的关键字匹配。当语言模型强大到足以真正理解代码时，瓶颈不是检索速度——而是上下文质量。
此外，您的代码已经在您的机器上。既然 Cline 可以直接读取它，为什么还要将其复制到向量数据库呢？
是的，RAG 可以节省 token。如果您正在构建一个每月 20 美元的产品，这些节省很重要。但我们为那些想要一个真正了解他们代码的 AI，而不是一个只检索看似相似片段的 AI 的开发人员构建了 Cline。
为什么是现在？
语言模型已经足够强大，可以像开发人员一样处理代码。问题不是 AI 是否会改变软件开发——而是我们是否会用为昨天的局限性设计的方**来约束这种转变。
我们敢打赌，未来属于能够思考而不仅仅是检索的 AI。能够像您一样自然地处理您的代码。
没有 RAG。没有嵌入。没有向量数据库。只是智能直接应用于您的代码。
-Nick
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