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clawgrep 爪抓搜索

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作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 0.1.4
安全检测
已通过
125
下载量
免费
免费
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概述
安装方式
版本历史

clawgrep

clawgrep

语义+关键词文件搜索。输出兼容grep。完全本地运行。首次运行时,自动从Hugging Face下载一个小型ONNX嵌入模型(约30MB)并缓存到本地缓存目录。此后所有搜索均为离线模式。

检查可用性

bash
clawgrep --version

如果未找到,请使用以下任一方法从开源仓库安装(只需一种):

bash
cargo install clawgrep # Rust(推荐)
npm install -g clawgrep # Node.js
pip install clawgrep # Python

基本用法

bash
clawgrep --no-color 查询内容 <路径>

以编程方式解析输出时,始终传递--no-color参数。

搜索工作区

bash
clawgrep --no-color 之前关于认证流程的讨论 ./memory

输出格式

兼容grep,每行一个结果,按相关性排序(最佳优先):

$ clawgrep --no-color 之前关于认证流程的讨论 ./memory
memory/2025-06-12-auth-design.md:8:决定对所有客户端认证使用OAuth2 with PKCE。
memory/2025-06-12-auth-design.md:14:令牌刷新应对用户透明。
memory/2025-06-10-planning.md:3:认证流程是本冲刺的最高优先级。
memory/archive/2025-05-session-notes.md:42:讨论了将认证迁移到独立服务。
memory/archive/2025-05-session-notes.md:87:需要重新审视令牌过期策略。

每行格式为文件:行号:文本。上下文行(来自-C)使用-作为分隔符:文件-行号-文本。

退出码

代码含义
0找到匹配
1
未找到匹配 | | 2 | 错误 |

与grep相同。使用-q进行存在性检查而不输出结果。

选择搜索模式

默认权重:70%语义,30%关键词。

概念搜索(不确定确切措辞):

bash
clawgrep --no-color 关于迁移策略的决策 ./memory

精确标识符搜索(笔记ID、标签、序列号):

bash
clawgrep --no-color --keyword-weight 0.8 --semantic-weight 0.2 PROJ-1042 ./memory

关键标志

标志用途
-k N结果数量(默认:5)
-C N
上下文行数(前后各N行) | | -l | 仅打印匹配的文件名 | | -q | 静默模式;仅设置退出码 | | --show-score | 附加相关性分数 | | --path-boost N | 提升文件名匹配权重(>1.0 = 更高) | | --min-score N | 过滤低相关性结果(0.0–1.0) |

所有标志请参见CLI参考

最佳实践

  1. 1. 解析输出时始终使用--no-color。
  2. 保持-k较小(3–5)以减少输出。仅在需要时增加。
  3. 尽可能检查退出码而非解析标准输出。
  4. 让缓存持久化——除非搜索一次性内容,否则不要使用--no-cache。首次运行建立索引;后续运行速度很快。
  5. 搜索最窄的相关目录,而非整个文件系统。

参考(高级,通常不需要)

以上信息应足以满足正常使用。仅在遇到问题或需要上述未列出的标志时加载以下内容:

  • - CLI参考——所有标志、配置文件格式、grep兼容性
  • 示例——更多边界情况的输入/输出示例

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 clawgrep-1776017795 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 clawgrep-1776017795 技能

通过命令行安装

skillhub install clawgrep-1776017795

下载

⬇ 下载 clawgrep v0.1.4(免费)

文件大小: 6.5 KB | 发布时间: 2026-4-13 09:44

v0.1.4 最新 2026-4-13 09:44
- Added details on first-run model download (~30 MB ONNX from Hugging Face), and clarified that subsequent runs are fully offline.
- Updated compatibility notes, explicitly stating no API keys are needed and clarifying installation options.
- Added author, repository, and homepage metadata.
- Linked to the open-source repository for installation instructions.
- Clarified and streamlined the description of model caching behavior.

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