code-search-selector

code-search-selector 技能作为开发工作流程中的智能决策层，旨在引导用户针对特定任务选择最有效的搜索方法。通过评估用户请求背后的意图，该技能可确定对于高层次概念性问题，使用 claudemem 的语义搜索是否更为优越，或者对于精确模式匹配，使用 Grep 或 Glob 等原生工具是否更为合适。这种工作流程优化减少了不必要的 Token 消耗，同时确保获得高质量、已排序的搜索结果。

• 自动区分概念性查询（如“X 是如何工作的”或“审计集成”）与精确字符串或符号查找。

• 提供主动式决策树，在执行前检查 claudemem 索引状态，并在必要时提供存储库索引功能，以保证语义准确性。

• 支持高级语义功能，例如通过 'claudemem --agent map' 进行架构映射、数据流追踪以及跨大型代码库的实现探索。

• 集成原生命令行工具，用于需要精确匹配的场景，例如查找特定的标志常量、计算 TODO 出现次数或按文件模式过滤。

• 具备后备机制，当语义索引不可用时，将复杂的调查任务路由至 code-analysis:detective 代理。

• 提供经过排名和相关性评分处理的代码片段，在大型项目中明显优于标准原始文本匹配。

• 在尝试语义查询前，请务必执行 'claudemem status'；如果索引丢失，请启动 'claudemem index -y' 以确保最佳性能。

• 将语义搜索用于：架构调查、追踪数据流、根据概念查找实现、审计 API 使用情况以及广泛的功能探索。

• 将原生 Grep 用于：精确字符串匹配、正则表达式模式、计算符号出现次数以及不需要相关性排名的简单文件模式过滤。

• 当挂钩系统主动提供 claudemem 结果时，请优先采用这些结果，以利用其相关性排名和 Token 效率优势。

• 本工具专为管理复杂且不断演进代码库的软件工程师与架构师设计，旨在平衡速度、成本（Token 使用量）与分析深度。