Una herramienta CLI local-first que permite la búsqueda en lenguaje natural y la indexación semántica del historial de git sin requerir claves de API.
Instalar y Descargar
1. ClawHub CLI
La forma más rápida de instalar una habilidad directamente desde el registro.
npx clawhub@latest install slg-cli
2. Instalación manual
Copia la carpeta de la habilidad a una de estas ubicaciones
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Prioridad: Espacio de trabajo > Local > Integrado
3. Instalación del prompt
Copia este prompt en OpenClaw para instalarlo automáticamente.
Ayúdame a instalar slg-cli usando Clawhub. Si Clawhub no está instalado, instálalo primero (npm i -g clawhub).
¿Prefieres descargar?
Obtén los archivos originales de la habilidad en un archivo ZIP.
¿Qué es SLG Semantic Git Search?
slg es una utilidad sofisticada diseñada para la arqueología profunda de código dentro de repositorios locales. Al construir un índice semántico utilizando una combinación de embeddings y BM25, permite a los desarrolladores consultar su historial de git mediante lenguaje natural. Esta integración con Openclaw Skills permite a los usuarios ir más allá de las simples búsquedas por palabras clave, proporcionando la capacidad de realizar preguntas complejas sobre la evolución de una base de código.
Como funciona completamente offline a través de ONNX Runtime, garantiza la máxima privacidad y velocidad para los desarrolladores. Salva la brecha entre los logs de git sin procesar y la intención procesable del desarrollador, facilitando la comprensión del contexto de cada línea de código sin salir de la terminal o depender de procesamiento basado en la nube.
Casos de uso de SLG Semantic Git Search
- Comprender la intención y el razonamiento detrás de código heredado o bloques de lógica complejos.
- Identificar a los colaboradores y propietarios más relevantes para archivos o directorios específicos.
- Rastrear el origen de las regresiones usando descripciones semánticas de cambios de comportamiento.
- Generar resúmenes semánticos de cambios en rangos significativos de commits o lanzamientos.
- Evaluar los posibles efectos secundarios y riesgos técnicos de revertir commits específicos.
Cómo funciona SLG Semantic Git Search
- El usuario inicializa un índice semántico local dentro de la raíz del repositorio para procesar mensajes de commit y diffs.
- SLG genera embeddings y puntuaciones BM25 localmente usando ONNX Runtime, asegurando que ningún dato salga de la máquina.
- La herramienta monitorea el repositorio y permite la reindexación incremental a medida que se añaden nuevos commits.
- Los usuarios realizan consultas en lenguaje natural que son analizadas y comparadas con el índice semántico para encontrar el contexto histórico más relevante.
- El sistema devuelve resultados clasificados, como razones de commit, puntuaciones de riesgo o rankings de autores, según el comando específico utilizado.
Configuración de SLG Semantic Git Search
Para integrar esta skill en su entorno, instale el paquete globalmente vía npm. Esta herramienta es una parte fundamental del ecosistema de Openclaw Skills para la inteligencia local de git.
npm install -g slg-cli
Navegue a su repositorio de git e inicialice el índice:
slg init
Para asegurarse de que su índice permanezca actualizado o para solucionar problemas, utilice los siguientes comandos:
slg reindex
slg doctor
Esquema de datos y taxonomía de SLG Semantic Git Search
SLG gestiona una base de datos e índice local para mapear el historial de git a vectores buscables. La siguiente tabla describe cómo organiza estos datos:
| Componente | Descripción |
|---|---|
| Semantic Index | Un almacenamiento local de embeddings vectoriales que representan mensajes de commit y diffs de código. |
| BM25 Index | Un índice de búsqueda de texto tradicional utilizado para aumentar los resultados semánticos con relevancia de palabra clave. |
| Contribution Map | Una lista clasificada de colaboradores basada en el volumen y el peso semántico de sus cambios en rutas específicas. |
| Risk Analysis | Metadatos asociados a commits que calculan el impacto potencial de cambios o reversiones. |
Funciones avanzadas de SLG Semantic Git Search
- Soporte integrado para servidor Model Context Protocol (MCP), permitiendo que agentes de IA realicen arqueología de git de forma autónoma.
- Capacidades de bisección semántica que identifican errores basados en comportamiento descriptivo en lugar de logs de errores estrictos.
- Arquitectura local-first que funciona completamente offline sin la necesidad de claves API de LLM externas.
- Soporte para filtrado avanzado por ruta, rangos de fechas y límites de commit para búsquedas dirigidas.
- Puntuación de riesgo automatizada para commits para ayudar a mantener la estabilidad del repositorio durante refactorizaciones.
SKILL.md
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