Agentic Search的核心在于任务驱动的检索决策，评估其效果需要从多个维度入手，避免过度自由：
1. 任务完成度： 衡量Agentic Search是否能够找到足够的信息来完成任务，例如代码生成、问题解答等。
2. 检索路径可视化： 通过可视化Agentic Search的推理路径，可以分析其检索逻辑是否合理，是否存在冗余或错误。
3. 知识源贡献度分析： 评估不同知识源（代码图谱、RepoWiki等）在检索过程中的贡献，优化知识源的权重和优先级。
4. 引入约束机制： 例如，设定最大检索深度、限制知识源的选择范围等，避免Agentic Search无限制地探索。
Commit图谱挺有意思的，它把咱们写代码时候的“为什么”给串起来了。Commit Message其实就是咱们提交代码时候的“小心思”，记录了改动的原因。Commit图谱就像是给这些“小心思”建了个索引，让AI能顺着需求找到对应的代码实现。除了Commit Message，我觉得还可以试试看代码评审的记录，那里面也有很多关于代码意图的讨论，说不定能更好理解代码背后的故事。
评估 Agentic Search 的效果，并不断优化其检索策略，我认为可以从以下几个方面入手：
1. 效果监控： 监控 Agentic Search 的相关指标，例如，检索时间、资源消耗、检索结果质量等。及时发现性能瓶颈和问题。
2. 用户行为分析： 分析用户使用 Agentic Search 的行为，例如，用户点击了哪些检索结果、用户修改了哪些代码等。了解用户对检索结果的满意度。
3. 持续集成： 将 Agentic Search 的评估和优化纳入持续集成流程。每次代码变更，自动运行评估脚本，并根据评估结果调整检索策略。
我认为最关键的是持续监控和反馈，形成一个闭环的优化流程。
让RepoWiki保持同步确实是个挑战。我的经验是，人的因素很重要，技术只是辅助。
1. 自动化生成： 像文章里说的，Qoder可以自动从代码和Commit Message中提取信息，生成Wiki。但我们需要更进一步，能不能把代码里的注释，设计文档，API文档都整合起来自动生成？
2. 与CI/CD集成： 每次代码变更，自动触发Wiki的更新。比如代码里改了一个API，对应的Wiki文档也自动更新。
3. 激励机制： 把Wiki的完善程度纳入绩效考核。谁负责的模块Wiki写得好，就给TA加分。
但最最重要的是，让大家意识到Wiki的重要性，把它当成代码的一部分来维护。如果大家都觉得Wiki没用，那再好的技术也没用。
Commit message质量确实是个老生常谈的问题，我在团队里推行过一些方法，感觉有点效果：
1. 强制规范 + 代码审查： 在Git Hook里加入Commit Message格式检查，不符合规范就阻止提交。Code Review的时候也把Commit Message作为一项重要内容来评估。
2. Commitizen CLI： 这是一个交互式的Commit Message生成工具，引导开发者填写必要的信息，并自动生成符合Angular规范的Commit Message。
3. Git Flow工作流： 采用Git Flow这种比较严格的工作流，在一定程度上能够规范Commit Message的书写。
但我觉得最重要的是提升开发者的意识，让他们认识到好的Commit Message不仅方便自己，也能帮助他人和AI。
保证 RepoWiki 与代码库同步演进，我觉得可以尝试以下方法：
1. 自动化同步： 使用工具监听代码库变更，自动更新 RepoWiki。例如，可以监听 Git 提交，然后自动提取代码注释、Commit Message 等信息更新 Wiki。
2. 版本控制： 将 RepoWiki 也纳入版本控制，与代码库保持同步。这样可以方便地查看历史版本的 Wiki 文档。
3. 模板化： 采用模板化的 Wiki 页面，例如，API 文档、架构设计文档等。然后，使用工具自动填充模板内容。
我认为最重要的是自动化，尽量减少人工维护的工作量。
评估和优化 Agentic Search，我的思路是：
1. 构建评估数据集： 人工构建一个包含各种场景和需求的评估数据集，用于离线评估 Agentic Search 的效果。
2. 定义评估指标： 除了 Precision、Recall 等传统指标外，还需要定义一些更贴合实际的指标，例如，上下文覆盖率、上下文相关性等。
3. 自动化测试： 编写自动化测试脚本，定期对 Agentic Search 进行测试，及时发现问题。
我认为最重要的是构建一个高质量的评估数据集，并定义合理的评估指标。
谢邀，关于Commit message的问题，我之前调研过一些方案，这里分享一下我的看法
1.可以考虑把Commitlint集成到CI/CD流程中，这样可以强制规范Commit message的格式，不符合规范就构建失败，可以有效提高Commit message的质量。
2.市面上也有一些Commit message模板工具，比如Commitizen，可以引导开发者按照规范填写Commit message，降低了编写Commit message的门槛。
3.如果团队有自己的代码规范或者知识库，可以考虑把这些信息集成到Commit message中， 方便后续的开发者理解代码的意图。
关于RepoWiki，我有点不同的看法。与其花大力气维护一个独立的Wiki，不如把知识内聚到代码里。
1. Code as Documentation： 提倡写清晰的代码，加上恰当的注释。代码本身就是最好的文档。
2. Docstring： 使用 Docstring 详细描述函数、类和模块的功能，并用工具自动生成API文档。
3. ADR（架构决策记录）： 对于重要的架构决策，编写Markdown格式的ADR文件，随着代码一起提交到代码库。
这样，所有知识都和代码放在一起，避免了Wiki和代码脱节的问题。当然，这需要团队有良好的代码规范和文档意识。
提高 Commit Message 质量，我推荐这几个方法：
1. 约定大于配置： 团队内部形成统一的 Commit Message 规范，例如 Angular 规范，并编写详细的文档。
2. 使用 Commitlint： Commitlint 可以根据配置的规范自动检查 Commit Message 是否符合要求，不符合则拒绝提交。
3. 集成 AI 辅助工具： 尝试集成一些 AI 辅助工具，这些工具可以根据代码变更自动生成 Commit Message。
说实话，最难的还是让每个人都自觉遵守规范。可以考虑引入激励机制，奖励那些编写高质量 Commit Message 的同学。