iterative-retrieval

What this skill does

When applied, it prepends a system prompt before your request is sent — no extra calls and no change to how you are billed beyond the added tokens.

---
name: iterative-retrieval
description: 逐步优化上下文检索以解决子代理上下文问题的模式
origin: ECC
---

# 迭代检索模式

解决多智能体工作流中的“上下文问题”，即子智能体在开始工作前不知道需要哪些上下文。

## 何时激活

* 当需要生成需要代码库上下文但无法预先预测的子代理时
* 构建需要逐步完善上下文的多代理工作流时
* 在代理任务中遇到"上下文过大"或"缺少上下文"的失败时
* 为代码探索设计类似 RAG 的检索管道时
* 在代理编排中优化令牌使用时

## 问题

子智能体被生成时上下文有限。它们不知道：

* 哪些文件包含相关代码
* 代码库中存在哪些模式
* 项目使用什么术语

标准方法会失败：

* **发送所有内容**：超出上下文限制
* **不发送任何内容**：智能体缺乏关键信息
* **猜测所需内容**：经常出错

## 解决方案：迭代检索

一个逐步优化上下文的 4 阶段循环：

```
┌─────────────────────────────────────────────┐
│                                             │
│   ┌──────────┐      ┌──────────┐            │
│   │  调度    │─────│  评估    │            │
│   └──────────┘      └──────────┘            │
│        ▲                  │                 │
│        │                  ▼                 │
│   ┌──────────┐      ┌──────────┐            │
│   │  循环    │─────│  优化    │            │
│   └──────────┘      └──────────┘            │
│                                             │
│        最多3次循环，然后继续                 │
└─────────────────────────────────────────────┘
```

### 阶段 1：调度

初始的广泛查询以收集候选文件：

```javascript
// Start with high-level intent
const initialQuery = {
  patterns: ['src/**/*.ts', 'lib/**/*.ts'],
  keywords: ['authentication', 'user', 'session'],
  excludes: ['*.test.ts', '*.spec.ts']
};

// Dispatch to retrieval agent
const candidates = await retrieveFiles(initialQuery);
```

### 阶段 2：评估

评估检索到的内容的相关性：

```javascript
function evaluateRelevance(files, task) {
  return files.map(file => ({
    path: file.path,
    relevance: scoreRelevance(file.content, task),
    reason: explainRelevance(file.content, task),
    missingContext: identifyGaps(file.content, task)
  }));
}
```

评分标准：

* **高 (0.8-1.0)**：直接实现目标功能
* **中 (0.5-0.7)**：包含相关模式或类型
* **低 (0.2-0.4)**：略微相关
* **无 (0-0.2)**：不相关，排除

### 阶段 3：优化

根据评估结果更新搜索条件：

```javascript
function refineQuery(evaluation, previousQuery) {
  return {
    // Add new patterns discovered in high-relevance files
    patterns: [...previousQuery.patterns, ..

Use this skill

{
  "model": "gpt-4o-mini",
  "skill": "imp-7b9ad757-689e-4820-b4a0-e20fd24c6871",
  "messages": [{ "role": "user", "content": "…" }]
}

More skills