maestro

Maestro 是一個生產級 RAG 引擎，設計作為軟體代理與龐大技術知識庫之間的智慧型閘道。透過索引數百種領域專門技能（涵蓋 Swift、SwiftUI、併發模式、App Store Connect 工作流與架構），Maestro 有效防止了情境視窗的資源浪費。它不會將所有技能載入 LLM，而是執行高速向量搜索，僅擷取任務所需的精準知識區塊。

• 採用結合 ChromaDB、BM25 關鍵字搜尋與神經嵌入（Neural Embeddings）的混合式 RAG 管線，確保檢索精準度。

• 具備概念圖譜功能，可自動擴展搜尋查詢（例如將「資料競爭」擴展至「執行緒安全」與「執行個體隔離」）。

• 實作反覆運算擴散重排序（Diffusion Reranking）與交叉編碼器評分，確保知識與查詢具備數學層面的相關性。

• 支援透過模型情境協定（MCP）與 Claude Code 無縫整合。

• 提供完整的 CLI 工具鏈，支援索引建立、狀態報告與搜尋管線效能偵錯。

• 適用於開發 iOS、macOS 及多平台 Swift 專案的開發人員與自動化代理。

• 常規用法是在執行任何編碼任務前呼叫 search_skills()，以獲取精準的架構指南或框架特定模式。

• 在無法使用 MCP 的環境下，可透過手動模式產生內容區塊並貼上至 LLM 使用。

• 效能優化極致，平均在 100 毫秒內傳回高相關性內容。

• 運作需求包含 Python 3.11+ 環境，並需預先建立技能目錄以供索引。