构建增量式项目符号索引与依赖关系图 #9

背景

当前项目主要依赖文件枚举、Glob 和文本搜索。面对大型仓库时，Agent 缺少符号定义、引用、继承、导入和调用路径信息，难以稳定完成跨文件定位与影响分析。

工作范围

• 建立与语言无关的符号及关系数据模型。
• 首期解析 Python 与 TypeScript。
• 支持文件级增量更新和失效清理。
• 将索引能力以标准工具形式注册到 Agent。
• 为 LSP 数据融合预留接口。

验收标准

• 提取类、函数、方法、接口、导入和主要调用关系。
• 提供 symbol_search、find_references 和 dependency_path 工具。
• 文件新增、修改、删除后仅更新受影响索引。
• 索引结果包含文件路径、行号、符号种类和关系类型。
• 索引损坏或语言不支持时可回退到现有文本搜索。
• 使用至少 10 个跨文件任务统计定位准确率和更新时间。

依赖

• 依赖自动化评测基线，用于比较文本搜索与语义索引的任务表现。
• 后续“任务驱动的分层上下文检索与组装器”消费本 Issue 的索引能力。