xerj-org/xerj

Что это за инструмент

XERJ — это локальный инструмент для индексации и поиска по данным (код, документация, логи, PDF), оптимизированный для работы с AI-агентами. Он использует гибридный поиск (BM25 + kNN) и совместим с Elasticsearch, позволяя агентам находить нужную информацию без переплаты за токены.

Зачем нужен

Инструмент решает проблему неэффективного использования контекста LLM при поиске по большим кодовым базам или документам. Вместо того чтобы читать файлы целиком через grep/sed, агент получает точные фрагменты (passages), что сокращает потребление входных токенов в 2.7–40 раз. Это позволяет использовать более дешевые модели для задач, требующих глубокого понимания контекста, и снижает время на исправление ошибок.

Что можно реализовать

• Reference coding: агент индекрирует открытые репозитории, похожие на текущий проект, и ищет готовые решения до написания нового кода.
• Agentic memory: использование пространства /__memory для хранения контекста сессии агента, чтобы он помнил предыдущие действия и данные.
• RAG-системы: индексация документации, логов и PDF-файлов для быстрого извлечения релевантных фрагментов.
• Security audits: быстрый поиск уязвимостей или специфичных паттернов в коде и логах с помощью точечных запросов.
• Go-to-definition: мгновенный переход к определению функции или переменной с выводом файла, строки и сигнатуры.

Ключевые возможности

• Autoindex: автоматическая индексация любой папки без сложной конфигурации.
• Совместимость с Elasticsearch: работают существующие клиенты и протоколы ES-YAML.
• Минимальное потребление токенов: сокращение входов в LLM до 40 раз по сравнению с grep/sed.
• Легковесность: работает как единый статический бинарный файл на Rust, не требует JVM.
• Поддержка MCP (Model Context Protocol): нативная интеграция с AI-инструментами.

👤 Кому подойдёт: разработчики, использующие AI-агентов (Claude Code, Cursor), инженеры по данным, работающие с RAG, и специалисты по безопасности, нуждающиеся в быстром поиске по коду и логам.