Iterative Retrieval

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by affaan-mef648e01899ba3e8dc6371642deaaf64b4477775No license275K starsListed Oct 9, 2026Updated Oct 9, 2026Repository updated 4 days ago

Pattern for progressively refining context retrieval to solve the subagent context problem

Instructions onlyAI & Agents

AI-generated overview

A pattern for progressively refining context retrieval so subagents find the right files before starting work.

What it does: Describes a four-stage iterative retrieval loop — dispatch, evaluate, refine, loop — for gathering context in multi-agent workflows. It explains relevance scoring, query refinement, and stopping criteria, and illustrates the approach with bug-fix and feature-implementation examples. It also gives guidance on integrating the pattern into agent prompts.
When to use it: Use when subagents lack the context they need and sending everything or nothing both fail. It suits multi-agent coding workflows where relevant files, patterns, and project terminology must be discovered progressively.
Requirements: Instructions only; no scripts, packages, or credentials are required.

迭代檢索模式

解決多 agent 工作流程中的「上下文問題」，其中子 agents 在開始工作之前不知道需要什麼上下文。

問題

子 agents 以有限上下文產生。它們不知道：

哪些檔案包含相關程式碼
程式碼庫中存在什麼模式
專案使用什麼術語

標準方法失敗：

傳送所有內容：超過上下文限制
不傳送內容：Agent 缺乏關鍵資訊
猜測需要什麼：經常錯誤

解決方案：迭代檢索

一個漸進精煉上下文的 4 階段循環：

┌─────────────────────────────────────────────┐│                                             ││   ┌──────────┐      ┌──────────┐            ││   │ DISPATCH │─────│ EVALUATE │            ││   └──────────┘      └──────────┘            ││        ▲                  │                 ││        │                  ▼                 ││   ┌──────────┐      ┌──────────┐            ││   │   LOOP   │─────│  REFINE  │            ││   └──────────┘      └──────────┘            ││                                             ││        最多 3 個循環，然後繼續               │└─────────────────────────────────────────────┘

┌─────────────────────────────────────────────┐│                                             ││   ┌──────────┐      ┌──────────┐            ││   │ DISPATCH │─────│ EVALUATE │            ││   └──────────┘      └──────────┘            ││        ▲                  │                 ││        │                  ▼                 ││   ┌──────────┐      ┌──────────┐            ││   │   LOOP   │─────│  REFINE  │            ││   └──────────┘      └──────────┘            ││                                             ││        最多 3 個循環，然後繼續               │└─────────────────────────────────────────────┘

階段 1：DISPATCH

初始廣泛查詢以收集候選檔案：

javascript

// 從高層意圖開始const initialQuery = {  patterns: ['src/**/*.ts', 'lib/**/*.ts'],  keywords: ['authentication', 'user', 'session'],  excludes: ['*.test.ts', '*.spec.ts']};
// 派遣到檢索 agentconst candidates = await retrieveFiles(initialQuery);

// 從高層意圖開始const initialQuery = {  patterns: ['src/**/*.ts', 'lib/**/*.ts'],  keywords: ['authentication', 'user', 'session'],  excludes: ['*.test.ts', '*.spec.ts']};
// 派遣到檢索 agentconst candidates = await retrieveFiles(initialQuery);

階段 2：EVALUATE

評估檢索內容的相關性：

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)  }));}

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)  }));}

評分標準：

高（0.8-1.0）：直接實作目標功能
中（0.5-0.7）：包含相關模式或類型
低（0.2-0.4）：間接相關
無（0-0.2）：不相關，排除

階段 3：REFINE

基於評估更新搜尋標準：

javascript

function refineQuery(evaluation, previousQuery) {  return {    // 新增在高相關性檔案中發現的新模式    patterns: [...previousQuery.patterns, ...extractPatterns(evaluation)],
    // 新增在程式碼庫中找到的術語    keywords: [...previousQuery.keywords, ...extractKeywords(evaluation)],
    // 排除確認不相關的路徑    excludes: [...previousQuery.excludes, ...evaluation      .filter(e => e.relevance < 0.2)      .map(e => e.path)    ],
    // 針對特定缺口    focusAreas: evaluation      .flatMap(e => e.missingContext)      .filter(unique)  };}

function refineQuery(evaluation, previousQuery) {  return {    // 新增在高相關性檔案中發現的新模式    patterns: [...previousQuery.patterns, ...extractPatterns(evaluation)],
    // 新增在程式碼庫中找到的術語    keywords: [...previousQuery.keywords, ...extractKeywords(evaluation)],
    // 排除確認不相關的路徑    excludes: [...previousQuery.excludes, ...evaluation      .filter(e => e.relevance < 0.2)      .map(e => e.path)    ],
    // 針對特定缺口    focusAreas: evaluation      .flatMap(e => e.missingContext)      .filter(unique)  };}

階段 4：LOOP

以精煉標準重複（最多 3 個循環）：

javascript

async function iterativeRetrieve(task, maxCycles = 3) {  let query = createInitialQuery(task);  let bestContext = [];
  for (let cycle = 0; cycle < maxCycles; cycle++) {    const candidates = await retrieveFiles(query);    const evaluation = evaluateRelevance(candidates, task);
    // 檢查是否有足夠上下文    const highRelevance = evaluation.filter(e => e.relevance >= 0.7);    if (highRelevance.length >= 3 && !hasCriticalGaps(evaluation)) {      return highRelevance;    }
    // 精煉並繼續    query = refineQuery(evaluation, query);    bestContext = mergeContext(bestContext, highRelevance);  }
  return bestContext;}

async function iterativeRetrieve(task, maxCycles = 3) {  let query = createInitialQuery(task);  let bestContext = [];
  for (let cycle = 0; cycle < maxCycles; cycle++) {    const candidates = await retrieveFiles(query);    const evaluation = evaluateRelevance(candidates, task);
    // 檢查是否有足夠上下文    const highRelevance = evaluation.filter(e => e.relevance >= 0.7);    if (highRelevance.length >= 3 && !hasCriticalGaps(evaluation)) {      return highRelevance;    }
    // 精煉並繼續    query = refineQuery(evaluation, query);    bestContext = mergeContext(bestContext, highRelevance);  }
  return bestContext;}

實際範例

範例 1：Bug 修復上下文

任務：「修復認證 token 過期 bug」
循環 1：  DISPATCH：在 src/** 搜尋 "token"、"auth"、"expiry"  EVALUATE：找到 auth.ts (0.9)、tokens.ts (0.8)、user.ts (0.3)  REFINE：新增 "refresh"、"jwt" 關鍵字；排除 user.ts
循環 2：  DISPATCH：搜尋精煉術語  EVALUATE：找到 session-manager.ts (0.95)、jwt-utils.ts (0.85)  REFINE：足夠上下文（2 個高相關性檔案）
結果：auth.ts、tokens.ts、session-manager.ts、jwt-utils.ts

任務：「修復認證 token 過期 bug」
循環 1：  DISPATCH：在 src/** 搜尋 "token"、"auth"、"expiry"  EVALUATE：找到 auth.ts (0.9)、tokens.ts (0.8)、user.ts (0.3)  REFINE：新增 "refresh"、"jwt" 關鍵字；排除 user.ts
循環 2：  DISPATCH：搜尋精煉術語  EVALUATE：找到 session-manager.ts (0.95)、jwt-utils.ts (0.85)  REFINE：足夠上下文（2 個高相關性檔案）
結果：auth.ts、tokens.ts、session-manager.ts、jwt-utils.ts

範例 2：功能實作

任務：「為 API 端點增加速率限制」
循環 1：  DISPATCH：在 routes/** 搜尋 "rate"、"limit"、"api"  EVALUATE：無匹配 - 程式碼庫使用 "throttle" 術語  REFINE：新增 "throttle"、"middleware" 關鍵字
循環 2：  DISPATCH：搜尋精煉術語  EVALUATE：找到 throttle.ts (0.9)、middleware/index.ts (0.7)  REFINE：需要路由器模式
循環 3：  DISPATCH：搜尋 "router"、"express" 模式  EVALUATE：找到 router-setup.ts (0.8)  REFINE：足夠上下文
結果：throttle.ts、middleware/index.ts、router-setup.ts

任務：「為 API 端點增加速率限制」
循環 1：  DISPATCH：在 routes/** 搜尋 "rate"、"limit"、"api"  EVALUATE：無匹配 - 程式碼庫使用 "throttle" 術語  REFINE：新增 "throttle"、"middleware" 關鍵字
循環 2：  DISPATCH：搜尋精煉術語  EVALUATE：找到 throttle.ts (0.9)、middleware/index.ts (0.7)  REFINE：需要路由器模式
循環 3：  DISPATCH：搜尋 "router"、"express" 模式  EVALUATE：找到 router-setup.ts (0.8)  REFINE：足夠上下文
結果：throttle.ts、middleware/index.ts、router-setup.ts

與 Agents 整合

在 agent 提示中使用：

markdown

為此任務檢索上下文時：1. 從廣泛關鍵字搜尋開始2. 評估每個檔案的相關性（0-1 尺度）3. 識別仍缺少的上下文4. 精煉搜尋標準並重複（最多 3 個循環）5. 回傳相關性 >= 0.7 的檔案

為此任務檢索上下文時：1. 從廣泛關鍵字搜尋開始2. 評估每個檔案的相關性（0-1 尺度）3. 識別仍缺少的上下文4. 精煉搜尋標準並重複（最多 3 個循環）5. 回傳相關性 >= 0.7 的檔案

最佳實務

從廣泛開始，逐漸縮小 - 不要過度指定初始查詢
學習程式碼庫術語 - 第一個循環通常會揭示命名慣例
追蹤缺失內容 - 明確的缺口識別驅動精煉
在「足夠好」時停止 - 3 個高相關性檔案勝過 10 個普通檔案
自信地排除 - 低相關性檔案不會變得相關

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Source:affaan-m/ECCindocs/zh-TW/skills/iterative-retrievalat commitef648e0

License: No license

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迭代檢索模式

問題

解決方案：迭代檢索

階段 1：DISPATCH

階段 2：EVALUATE

階段 3：REFINE

階段 4：LOOP

實際範例

範例 1：Bug 修復上下文

範例 2：功能實作

與 Agents 整合

最佳實務

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