Deepwiki 与 Cursor 初体验及 Agent 构建思考

#学习笔记 #AI-Agent #代码理解 #Cursor #Deepwiki #源码解析

目录

  1. 任务目标与工具概览
  2. 上手体验 Part 1: AI IDE Cursor - 与代码融为一体
  3. 上手体验 Part 2: 代码问答引擎 Deepwiki - 对话整个代码库
  4. 深度剖析：基于 OpenDeepwiki 构建自己的代码问答 Agent
  5. 终极挑战：关于“程序移植 Agent”的构想与技术路径分析
  6. 总结与后续计划

1. 任务目标与工具概览

  1. 代码仓理解和问答 Agent：能对任意给定的代码仓库，实现精准的代码搜索、智能问答和代码总结。
  2. 程序移植 Agent：自动化地将一个 ARM32 架构的应用开发程序迁移至 ARM64 架构。
工具/项目名 类型 核心功能 参考文献 (URL)
Cursor AI IDE 将 AI 对话、代码生成/修改无缝融入编码流程 https://cursor.sh/
Deepwiki SaaS 平台 连接 Git 仓库，提供全局的代码问答与分析能力 https://deepwiki.dev/
OpenDeepwiki (deepwikiopen) 开源项目 Deepwiki 的核心后端实现，可用于私有化部署 https://github.com/AIDotNet/OpenDeepWiki
Tree-sitter 解析器生成工具 OpenDeepwiki 用于解析代码的关键依赖 https://tree-sitter.github.io/tree-sitter/
FAISS 向量检索引擎 OpenDeepwiki 用于高效检索相关代码块的工具 https://github.com/facebookresearch/faiss

我的计划是：首先分别体验 Cursor 和 Deepwiki，直观感受当前 AI 技术在“编码”和“理解”两个维度的能力。然后，通过剖析 OpenDeepwiki 的源码，深入理解“代码问答 Agent”的实现原理。最后，基于以上理解，对“程序移植 Agent”这一更复杂的命题进行头脑风暴和技术方案设计。

2. 上手体验 Part 1: AI IDE Cursor - 与代码融为一体

我选择 Cursor 作为探索的第一站，因为它直接作用于我最熟悉的编码环境。

操作步骤

  1. 安装：从官网 cursor.sh 下载对应操作系统的安装包，安装过程与普通软件无异。
  2. 初次配置：启动后，界面酷似 VS Code。它会引导你登录 GitHub 账户，并配置 AI 模型（默认使用 GPT-4o 等，也可以配置自己的 API Key）。
  3. 打开项目：我选择了一个我比较熟悉但又不完全掌握的开源项目——Redis (https://github.com/redis/redis) 作为我的“小白鼠”。

场景化体验

场景一：理解一个核心文件 server.c

我打开了 Redis 项目中最核心的文件之一 src/server.c，它非常长。我想快速了解它的作用。

  • 操作：我没有选中任何代码，直接按下 Ctrl+L 唤出聊天框。
  • 我的提问 (Prompt)："Summarize this file (src/server.c) and its main responsibilities within the Redis project."
  • Cursor 的回答 (模拟)：它迅速给出了高质量的总结：“src/server.c 是 Redis 服务器的入口和核心事件循环所在。它负责：1. 初始化服务器状态（initServerConfig, initServer）。2. 监听网络端口，接受客户端连接。3. 创建主事件循环 (aeMain) 来处理文件事件和时间事件。4. 包含 main 函数，是整个程序的起点...”

感受：这个体验非常棒。它能自动识别我当前正在查看的文件作为上下文，省去了我复制粘贴的繁琐。对于快速熟悉一个庞大文件，这个功能是杀手级的。

场景二：添加一个自定义命令

我想尝试给 Redis 添加一个简单的 ECHO_TWICE 命令，作为编码能力的测试。

  • 操作：我定位到 server.c 中定义命令表 redisCommandTable 的地方。我选中了 echoCommand 函数的定义，按下 Ctrl+K 唤出就地修改框。
  • 我的指令 (Prompt)："Based on this 'echoCommand' function, create a new function named 'echoTwiceCommand' that replies to the client with the same argument repeated twice, separated by a space. Then, add this new command to the command table with the name 'echotwice'."
  • Cursor 的表现：AI 开始以流式的方式直接在我选中的代码下方生成新的代码。它先是创建了 echoTwiceCommand 函数，然后，它竟然自动找到了 redisCommandTable 数组，并在其中正确地插入了一行新的命令定义。整个过程一气呵成。
// --- AI 生成的代码片段 ---

void echoTwiceCommand(client *c) {
    robj *arg = c->argv[1];
    sds s1 = arg->ptr;
    sds s2 = sdsdup(s1);
    sds result = sdscat(s1, " ");
    result = sdscat(result, s2);
    addReplyBulkCBuffer(c, result, sdslen(result));
    sdsfree(s2);
    // (注意：实际生成的代码可能更健壮，这里是示意)
}

// ... 在 redisCommandTable 中自动添加 ...
{"echotwice",echoTwiceCommand,2,"r",0,NULL,1,1,1,0,0},

感受：这完全颠覆了“AI 插件”的体验。它不是建议，而是直接动手，并且具备了修改多个代码位置的上下文感知能力。这证明了 Cursor 在执行具体、明确的编码任务方面效率极高。

3. 上手体验 Part 2: 代码问答引擎 Deepwiki - 对话整个代码库

如果说 Cursor 是微观操作的利器，那 Deepwiki 就是宏观理解的“战略地图”。

操作步骤

  1. 注册与连接：访问 deepwiki.dev，使用 GitHub 账户注册。
  2. 导入仓库：授权 Deepwiki 访问我的 GitHub 账户，然后选择导入 redis/redis 仓库。
  3. 等待索引：Deepwiki 后台开始对整个 Redis 仓库进行分析和索引。对于 Redis 这种规模的项目，大约花费了几分钟时间。完成后，我就可以开始提问了。

问答式体验

问题一：全局搜索与定义查找

  • 我的提问："Where is the 'zmalloc' function defined and what are its main call sites?"
  • Deepwiki 的回答：它给出了一个非常结构化的答案，首先指出了 zmalloc 定义在 src/zmalloc.c 和 src/zmalloc.h 中，并直接展示了函数的签名和注释。接着，它列出了一个可点击的列表，展示了在 server.c, sds.c, dict.c 等多个文件中调用 zmalloc 的具体代码行。

问题二：高级逻辑与流程追溯

  • 我的提问："Trace the execution flow for a 'SET' command, from receiving the command to writing the data."
  • Deepwiki 的回答：这次的回答更像一篇小型的技术文档。它分步骤地描述了整个流程：
    1. 命令在 lookupCommand 中被查找。
    2. processCommand 函数被调用来执行命令。
    3. call 函数内部会调用 setCommand 函数。
    4. setCommand 内部会调用 setKey，它负责处理键值对在数据库中的实际设置。
    5. setKey 会与 Redis 的核心数据结构 redisDb 和 dict 进行交互。
      ... 每一步都附上了关键函数的代码片段和文件链接。

感受：Deepwiki 的强大之处在于它的全局视野。它能轻松回答跨文件、跨模块的复杂问题，这对于理解大型项目的设计思想、排查深层 Bug、或者进行架构重构前的评估，价值巨大。

4. 深度剖析：基于 OpenDeepwiki 构建自己的代码问答 Agent

体验完商业产品，是时候深入技术核心了。我将尝试基于 OpenDeepwiki (deepwikiopen) 在本地搭建一个精简版的代码问答服务。

环境准备与操作步骤

  1. 克隆项目：

    git clone https://github.com/prompt-engineering/deepwiki-open.git
cd deepwiki-open

  2. 创建虚拟环境并安装依赖：

    python -m venv venv
source venv/bin/activate # or .\venv\Scripts\activate on Windows
pip install -r requirements.txt

    注意：安装过程中可能会遇到 faiss-cpu 或 torch 的兼容性问题，需要根据自己的系统（CPU/GPU, M1/x86）进行微调。

  3. 配置 API Key：在项目根目录创建一个 .env 文件，填入你的 OpenAI API Key。

    OPENAI_API_KEY="sk-..."

  4. 下载 Tree-sitter 语言库：OpenDeepwiki 需要 Tree-sitter 的语言库来解析代码。

    python scripts/download_grammars.py

  5. 索引本地代码库：我将本地的 redis 源码作为目标进行索引。

    # 假设 redis 源码在 ../redis
python -m core.indexer --repo-path ../redis --ext .c .h

    这个过程会花费一些时间，因为它正在解析代码、生成 embedding 并构建 FAISS 索引。

  6. 启动问答服务：

    python server.py

    服务启动后，访问 http://127.0.0.1:8000 就能看到一个简单的问答界面。我尝试问了和线上 Deepwiki 类似的问题，虽然界面简陋，但核心的问答能力已经具备。

源码解析

通过阅读源码，我梳理出了它的核心工作流 (RAG - 检索增强生成)：

  1. 索引阶段 (core/indexer.py):

    • 使用 LangChain 的 GitLoader 加载指定路径的仓库。
    • 关键一步：使用 CodeTextSplitter 进行代码分割。这个分割器是基于 Tree-sitter 的，它能按照语言的语法结构（如函数、类）来分割代码，而不是简单地按行数切分。这使得分割出的代码块（Chunk）语义更完整。
    • 使用 OpenAIEmbeddings 将每个代码块转换成向量（Embedding）。
    • 最后，将这些向量和对应的代码文本存入 FAISS 向量数据库中，并保存在本地。

  2. 问答阶段 (core/qa.py):

    • 当用户提出问题时，首先也使用 OpenAIEmbeddings 将问题转换成向量。
    • 使用 FAISS 的 similarity_search 方法，在索引中找出与问题向量最相似的 Top-K 个代码块。这就是检索 (Retrieval) 步骤。
    • 将检索到的这些代码块作为上下文（Context），连同用户的原始问题，一起打包成一个 Prompt。
    • 最后，将这个包含了丰富上下文的 Prompt 发送给大型语言模型（如 GPT-4），让它基于给定的信息来生成最终的答案。这就是生成 (Generation) 步骤。

这个 Parse -> Embed -> Store -> Retrieve -> Generate 的流程，就是当前实现“代码问答 Agent”最主流、最有效的技术路径。

5. 终极挑战：关于“程序移植 Agent”的构想与技术路径分析

将 ARM32 程序移植到 ARM64 远非文本替换那么简单，它涉及到底层硬件和 ABI（应用程序二进制接口）的深刻变化。

挑战分析

  • 指令集差异：ARM32 (A32/T32) 和 ARM64 (A64) 是两套不同的指令集。所有内联汇编 (asm) 都必须重写。
  • 数据类型宽度：long 类型和指针在 ARM32 中是 32 位，在 ARM64 中是 64 位。这会引发一系列问题，如数据截断、内存对齐、结构体布局变化等。
  • 系统调用：系统调用的编号和参数传递方式完全不同。
  • 函数调用约定 (ABI)：参数如何通过寄存器和栈传递的规则发生了变化。

基于 AI Agent 的构想

一个简单的问答 Agent 无法胜任这项任务。我认为一个可行的“程序移植 Agent”应该是一个多 Agent 协作系统，至少包含以下几个角色：

  1. 静态分析 Agent (Analyzer)：

    • 职责：负责“理解”代码。
    • 技术路径：基于 OpenDeepwiki 的 RAG 架构，但要进行深度定制。它的知识库不仅包含代码，还应包含 ARM32/ARM64 的架构手册、ABI 文档等。
    • 工作流程：
      a. 识别风险点：向它提问：“找出项目中所有的内联汇编”、“列出所有使用了 long 或 unsigned long 类型的变量，并标记它们被用作指针偏移或数组索引的地方”、“扫描所有 syscall 调用”。
      b. 生成移植清单：将所有识别出的风险点整理成一个结构化的“移植任务列表”。

  2. 代码重构 Agent (Refactor)：

    • 职责：负责“修改”代码。
    • 技术路径：类似 Cursor 的 Ctrl+K 就地修改能力，但要结合 Analyzer Agent 的输出。
    • 工作流程：
      a. 遍历“移植任务列表”中的每一项。
      b. 对于每一项，向一个专精于代码生成的 LLM 发出具体的重构指令。例如：“这是一个 ARM32 的内联汇编片段 [...code...]，请将其等价地翻译成 AArch64 汇编。注意，寄存器 r0 对应 x0，r1 对应 x1。”
      c. 或者：“这个结构体的 offset 字段是 long 类型，在 64 位环境下可能导致布局问题。请分析其用法，并考虑是否应将其改为 int32_t 或 uint64_t。”

  3. 编译验证 Agent (Verifier)：

    • 职责：负责“验证”修改。
    • 技术路径：一个能够调用交叉编译工具链（如 aarch64-linux-gnu-gcc）的脚本。
    • 工作流程：
      a. 在 Refactor Agent 每次修改后，自动执行交叉编译。
      b. 解析编译错误：如果编译失败，将编译器输出的错误信息（Error/Warning）提取出来。
      c. 形成反馈循环：将错误信息和相关的代码片段再次喂给 Refactor Agent，并提问：“上次的修改导致了这个编译错误：[...error...]，请分析原因并修正代码。”

这三个 Agent 协同工作，形成一个 “分析-修改-验证” 的闭环，不断迭代，直到整个项目能够在 ARM64 目标下无错误地编译。这是一个非常宏大的构想，但它将复杂的移植任务分解成了 AI 当前更擅长解决的子问题。

6. 总结与后续计划

  • 直观感受：Cursor 证明了 AI 在微观编码层面提升效率的巨大潜力；Deepwiki 则展示了 AI 在宏观代码理解上的战略价值。
  • 技术原理：通过 OpenDeepwiki，我掌握了构建代码问答 Agent 的核心技术——RAG，并成功在本地进行了实践。
  • 深度思考：对于“程序移植 Agent”这一难题，我提出了一个多 Agent 协作的理论框架，虽然实现难度巨大，但指明了清晰的技术路径。

后续计划：

  1. 完善代码问答 Agent：基于 OpenDeepwiki，针对一个内部项目构建一个更定制化的问答 Agent，尝试优化其检索的精准度和回答的质量。
  2. 启动移植 Agent 的可行性验证：从最简单的部分开始，编写一个脚本，尝试让 AI Agent 自动修复一个由 long 类型变化引起的编译错误，验证“分析-修改-验证”循环的可行性。
  3. 持续学习：深入阅读 Tree-sitter 文档和有关代码表示学习 (Code Representation Learning) 的论文，为 Agent 的“理解”能力打下更扎实的理论基础。

路漫漫其修远兮，但第一步已经迈出。期待接下来能将这些思考付诸实践。

posted @ 2025-07-02 15:25  Hiccop  阅读(514)  评论(0)    收藏  举报