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name: 本地代码库索引
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description: 使用 Ollama 本地 embedding 对卡若AI 代码库做索引与语义检索，不上传云端
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triggers: 本地索引、本地搜索、不上传云端、本地代码库、索引卡若AI
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owner: 火种
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group: 火
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version: "1.0"
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updated: "2026-02-22"
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# 本地代码库索引
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> **管理员**：卡火（火）
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> **口头禅**："让我想想..."
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> **职责**：在本地对卡若AI 代码库做 embedding 索引与语义检索，**不上传任何数据到云端**
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## 一、能做什么
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- **建索引**：扫描卡若AI 目录，用 `nomic-embed-text` 本地向量化，存入本地文件
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- **语义搜索**：根据自然语言问题，在本地检索最相关的代码/文档片段
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- **完全本地**：embedding 与索引全部在本机，无云端上传
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## 二、执行步骤
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### 2.1 前置条件
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1. **Ollama 已安装并运行**：`ollama serve` 在后台
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2. **nomic-embed-text 已拉取**：`ollama pull nomic-embed-text`
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3. **检查**：`curl http://localhost:11434/api/tags` 能看到 `nomic-embed-text`
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### 2.2 建索引（首次或更新）
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```bash
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cd /Users/karuo/Documents/个人/卡若AI
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python3 04_卡火（火）/火种_知识模型/本地代码库索引/脚本/local_codebase_index.py index
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```
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- 默认索引目录：`/Users/karuo/Documents/个人/卡若AI`（可配置）
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- 默认排除：`node_modules`、`.git`、`__pycache__`、`.venv` 等
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- 索引结果存入：`04_卡火（火）/火种_知识模型/本地代码库索引/index/local_index.json`
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### 2.3 语义搜索
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```bash
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python3 04_卡火（火）/火种_知识模型/本地代码库索引/脚本/local_codebase_index.py search "如何做语义搜索"
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```
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或
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```bash
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python3 04_卡火（火）/火种_知识模型/本地代码库索引/脚本/local_codebase_index.py search "本地模型embed怎么用" --top 5
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```
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- 返回：文件路径、片段内容、相似度分数
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### 2.4 在 Cursor 对话中使用
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1. **关闭 Cursor 云索引**：Settings → Indexing & Docs → Pause Indexing
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2. **建好本地索引**（见 2.2）
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3. 对话时说：「用本地索引查 XXX」或「@本地索引 搜索 YYY」
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4. AI 会执行 `python3 .../local_codebase_index.py search "XXX"` 并基于结果回答
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## 三、与 Cursor 的配合
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| Cursor 操作 | 建议 |
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|:----------------------|:-----------------------------|
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| Codebase Indexing | **Pause** 或 **Delete** |
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| 本地索引 | 定期运行 `index` 更新 |
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| 对话检索 | 说「本地索引搜索 XXX」 |
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详见：`运营中枢/参考资料/Cursor索引与本地索引方案.md`
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## 四、相关文件
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| 文件 | 说明 |
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|:-----|:-----|
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| `脚本/local_codebase_index.py` | 索引与检索主脚本 |
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| `index/local_index.json` | 本地索引数据（建索引后生成） |
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| `运营中枢/参考资料/Cursor索引与本地索引方案.md` | 方案说明 |
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## 五、依赖
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- 前置：`04_卡火（火）/火种_知识模型/本地模型`（Ollama + nomic-embed-text）
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- 外部：`ollama`、`requests`（与 local_llm_sdk 相同）
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