Typedef 工作坊：用上下文图给数据与编码 Agent 补上缺失语境
AI Engineer · youtube · 2026-10-11
AI Engineer 频道发布 Typedef 的 Yoni Michael 与 Brandon Callender 的 agent 上下文工作坊，核心主张：文本搜索丢失身份，上下文图保留身份与依赖。
数据侧：合法 SQL 仍可能给出错答案——join 使行数翻倍、重构改变指标含义。方案是从转换代码中计算 grain、lineage 与关系，用真实数据校验 join 假设，把证据做成可查询的形式，让 agent 行动前先做影响分析。
代码侧（在 Qdrant 部分crate上搭建）：Tree-sitter 抽取语法、Rustdoc 解析符号、Neo4j 存关系，agent 可直接问「哪些符号依赖某类型」，而非反复 grep 推断。
关键教训：有了更好的图工具，agent 可能仍选 grep——工具命名、输出格式与 prompt 都是接口设计的一部分，评测须度量工具是否真被使用；用缓存对比区分「对一次」与「重复运行都对」，用 trace 检查被好分数掩盖的缺陷。结尾讨论增量索引、Python 符号解析难题、用 Fenic 做小而可审计的语义操作等。附完整 timestamps 与 workshop 代码仓库。
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