RagSharp
一个用于索引和查询C#代码库的确定性、离线工具包。
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：RagSharp。 它的用途是：一个用于索引和查询C#代码库的确定性、离线工具包。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/ragsharp/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
“使用RagSharp帮我找出项目中所有继承自`ControllerBase`的类，并列出它们的公共方法。” 它会引导你运行`ragsharp graph index`建立索引，然后执行相应的`ragsharp graph query`命令，最终将结果以清晰的JSON格式返回给你，方便进一步处理。或者，你可以说：“将这个代码库的依赖关系导出为DOT图。” AI会指导你使用`ragsharp graph export`命令生成可视化所需的文件。
介绍
RagSharp是一个专注于C#/.NET代码库的离线分析工具包，旨在提供可重复、不依赖网络的代码理解和查询能力。它通过构建代码图索引，将源代码中的类型、成员、引用关系等结构化，为自动化工作流提供数据基础。
使用RagSharp时，开发者首先通过命令行工具ragsharp graph index为代码库建立索引，随后即可使用ragsharp graph query进行快速的结构化查询，例如查找特定符号、继承关系或引用。所有索引和状态文件默认存储在项目内的.ragsharp/graph/目录下，便于管理。此外，它还提供了ragsharp-mcp服务，通过JSON-RPC协议暴露索引和查询功能，方便与其他工具集成。
该工具非常适合需要深度、快速分析C#代码库的开发者，特别是那些在受限网络环境或需要保证分析过程一致性的场景下工作的后端开发、全栈开发和智能体开发者。对于负责代码审查、架构梳理或自动化文档生成的工程师来说，它能显著提升效率。
建议在使用前确保项目使用.NET SDK 10，并将.ragsharp/graph/目录添加到.gitignore中，避免将生成的索引文件提交到版本库。初次使用可通过ragsharp graph doctor命令检查环境。
核心特点
与许多依赖在线服务的代码分析工具不同，RagSharp强调确定性和离线能力，确保分析过程可重复且不依赖外部网络；同时，它将分析结果构建为可查询的代码图，并直接输出结构化JSON，便于集成到自动化流水线中，而非仅提供交互式UI。
注意事项
仅支持C#/.NET代码库，且需要项目使用.NET SDK 10。
常见问题
RagSharp能分析其他语言（如Java、Python）的代码吗？
不能，RagSharp是专门为C#/.NET代码库设计的工具。
索引过程需要联网吗？
不需要，RagSharp是完全离线的，索引和查询都在本地进行。
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/ragsharp/raw/index.md 读取 RagSharp 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/ragsharp/raw/index.md（查看排版版本）