RepoRadar grepai: семантический поиск кода через CLI инструмент
grepai — это CLI инструмент для семантического поиска кода, который функционирует локально и не требует облачных решений. Он решает задачу поиска кода по смыслу, а не только по тексту — это значит, что можно задавать естественные языковые запросы и находить нужные функции, даже если они названы по-разному.
Отличие от классического grep в том, что grepai использует векторные эмбеддинги для понимания значения кода, что позволяет значительно снизить количество токенов, передаваемых AI-агентам, за счет предоставления релевантного контекста. Инструмент также включает возможность отслеживания вызовов функций и поддерживает интеграцию с популярными AI-платформами. Приложение подходит для разработчиков, работающих с большими кодовыми базами и ищущих более эффективный способ навигации по ним.
Установить его можно через Homebrew на macOS или с помощью curl для Linux и macOS, но стоит учесть, что проект пока находится на ранней стадии и может иметь свои ограничения.
grepai — это инструмент командной строки, который предлагает возможность семантического поиска кода, сохраняя при этом конфиденциальность. Он использует векторные встраивания, чтобы понимать смысл кода, что позволяет задавать запросы на естественном языке для нахождения соответствующего кода, даже когда используются разные соглашения об именовании.
Проект обещает значительно сократить количество токенов, необходимых для AI-агентов, предоставляя актуальный контекст вместо сырых результатов поиска.
Основные возможности
- Поиск по намерениям — можешь задать вопрос вроде "логика аутентификации" и найти функцию
handleUserSession. - Отслеживание графов вызовов — узнавай, кто вызывает функцию, прежде чем вносить изменения.
- 100% локально — твой код никогда не покидает твою машину.
- Всегда актуально — мониторинг файлов автоматически обновляет индекс.
- Готов к AI-агентам — работа с Claude Code, Cursor, Windsurf из коробки.
- MCP-сервер — твой AI-агент может напрямую вызывать grepai как инструмент.
Установка
Для установки проекта можно использовать различные методы в зависимости от операционной системы:
- Homebrew (macOS):
brew install yoanbernabeu/tap/grepai - Linux/macOS:
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/yoanbernabeu/grepai/main/install.sh | sh - Windows (PowerShell):
irm https://raw.githubusercontent.com/yoanbernabeu/grepai/main/install.ps1 | iex
Для работы требуется провайдер встраиваний — Ollama (по умолчанию), LM Studio или OpenAI.
Рекомендуется использовать Ollama:
ollama pull nomic-embed-textБыстрый старт
После установки можно выполнить следующие команды:
grepai init— инициализация в проекте.grepai watch— запуск демона индексирования.grepai search "error handling"— семантический поиск.grepai trace callers "Login"— найти, кто вызывает функцию.
Автозаполнение команд
grepai поддерживает автозаполнение для команд, флагов и динамических значений:
- Zsh (добавь в
~/.zshrc):eval "$(grepai completion zsh)" - Bash:
grepai completion bash > /etc/bash_completion.d/grepai - Fish:
grepai completion fish > ~/.config/fish/completions/grepai.fish - PowerShell:
grepai completion powershell | Out-String | Invoke-Expression
Отзывы разработчиков
Некоторые отзывы пользователей о grepai:
- “Я достиг своих пределов, и это заняло 13% моего плана max5 просто для чтения моего кода. Мне очень, очень интересно ваше новое средство.” — u/911pleasehold на Reddit.
- “Работает отлично! Установка занимает 5 минут. С ума сойти!” — @LesSaleGeek в X.
- “Результаты невероятны!” — Kenny Nguyen на LinkedIn.
Зачем нужен grepai?
Инструмент grep был создан в 1973 году для точного текстового сопоставления. Современные кодовые базы нуждаются в семантическом понимании.
grep / ripgrep |
grepai |
|
|---|---|---|
| Поиск | Точное текстовое сопоставление / регулярные выражения | Семантическое понимание |
| Запрос | "func.*Login" |
"user authentication flow" |
| Находит | Совпадения шаблонов | Концептуально связанный код |
Документация
Полная документация, руководства и блог доступны по следующим ссылкам:
- Документация — настройка, AI-агенты, установка MCP.
- Блог — бенчмарки, учебные пособия, заметки о релизах.
Вклад
См. CONTRIBUTING.md для получения рекомендаций по вкладу.
Лицензия
MIT License - Yoan Bernabeu 2026
Радар проекта: 76 из 100 — зрелый и живой проект
- Импульс 18 ≈ 2 звезды в день
- Темп разработки 84 118 коммитов за 12 недель
- Зрелость 83 проекту 10 месяцев, 58 релизов
- Сообщество 67 48 участников, 161 форк
- Свежесть 99 последний коммит — 2 дня назад
- Быстрый старт 90 есть: команда установки, Docker, сайт/демо
- Готовность к продакшену 80 релиз v1.2.0, автосборка
- Безопасность и доверие 80 лицензия MIT, SECURITY.md
- Документация 95 README 4.8 тыс. знаков, 14 разделов, папка docs
- Экосистема 66 12 подписчиков на обновления, 12 тем
Как считаем
Только открытые данные GitHub на 31.10.2026, без оценок нейросети. Каждая ось — от 0 до 100, итог — среднее.
- Импульс — звёзд в день: за время наших замеров, а пока их нет — за всю жизнь проекта; 200 в день — максимум.
- Темп разработки — коммитов за последние 12 недель; 300 — максимум. Пока GitHub не досчитал статистику, ось не учитывается.
- Зрелость — возраст проекта (3 года — максимум) и число релизов (30 — максимум), поровну.
- Сообщество — участников с коммитами (200 — максимум) и форков (5000 — максимум), поровну.
- Свежесть — дней с последнего коммита: сегодня — 100, полгода и больше или архив — 0.
- Быстрый старт — в README есть команда установки, раздел «быстрый старт» или примеры использования, в репозитории — Docker и папка примеров, у проекта есть сайт или демо.
- Готовность к продакшену — релизы, версия 1.0 и выше, автосборка (GitHub Actions), тесты, лицензия, журнал изменений.
- Безопасность и доверие — открытая лицензия (своя — половина балла), политика безопасности (SECURITY.md), проект организации, правила для участников, не в архиве.
- Документация — объём и структура README, папка docs или сайт, оценка «здоровья сообщества» GitHub.
- Экосистема — звёзды (50 тыс. — максимум), подписчики на обновления (1000 — максимум), темы репозитория.
Открыть на GitHub: yoanbernabeu/grepai →
