@akuzmenko/rgk
用LLM智能筛选ripgrep搜索结果
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：@akuzmenko/rgk。 它的用途是：用LLM智能筛选ripgrep搜索结果 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/akuzmenko-rgk/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'在项目 src 目录下，找出所有提到“用户认证”但又不是简单导入语句的代码行。'，它会先使用 ripgrep 快速找到所有包含“用户认证”字样的行，然后调用 LLM 理解“非简单导入”的语义，最终只返回那些真正在进行认证逻辑处理的代码行，帮你精准聚焦。
介绍
rgk 是一个基于 ripgrep 的命令行工具，它通过添加一个 --keep 后置过滤器，解决了在复杂代码库或日志文件中使用传统正则表达式进行文本搜索时，难以精确命中目标、容易被大量无关结果淹没的痛点。用户首先像使用普通 ripgrep 一样运行搜索命令，rgk 会将初步结果传递给配置好的大型语言模型（如 Claude），由 LLM 根据用户提供的自然语言描述，智能判断并仅保留真正相关的匹配行，从而大幅提升搜索的准确性和效率。
这个工具非常适合需要频繁在大型、结构复杂或文档质量参差不齐的代码库中进行深度搜索的开发者、技术写作者或系统管理员。例如，在重构时寻找所有调用某个已弃用 API 的实例，或在庞杂的日志文件中定位特定错误序列的根本原因。
使用前，用户需要确保已安装 ripgrep 并配置好 LLM 的 API 密钥（如 Anthropic Claude）。在命令中，通过 --keep "自然语言描述" 参数来指导 AI 进行过滤。例如，rgk "error" --keep "查找导致数据库连接失败的错误"。
需要注意的是，由于依赖 LLM 进行判断，每次搜索都会产生相应的 API 调用成本，并有一定的网络延迟。因此，它更适合作为对初步筛选后的结果进行精炼的工具，而非完全替代高效率的初始正则匹配。建议先使用 ripgrep 的强大模式进行范围收缩，再用 rgk 的 AI 过滤器做最终提纯。
核心特点
rgk 的核心区别在于，它不是另一个独立的 AI 搜索工具，而是作为效率极高的 ripgrep 的“智能插件”存在，继承了 ripgrep 的所有速度优势，仅在最终结果上施加 AI 理解层，实现了“正则筛粗，AI 选精”的协作流程。
注意事项
不适合对搜索延迟极其敏感或需要完全离线使用的场景。
常见问题
rgk 和直接用 grep/ripgrep 有什么区别？
rgk 在 ripgrep 快速搜索的基础上，用 LLM 理解语义进行二次过滤，能处理更模糊、概念性的搜索需求。
使用 rgk 需要付费吗？
rgk 本身免费，但调用 Claude 等 LLM API 会产生费用，具体取决于服务商定价。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/akuzmenko-rgk/raw/index.md 读取 @akuzmenko/rgk 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/akuzmenko-rgk/raw/index.md（查看排版版本）