koshas 今日发布

kosha（梵语音译，意为仓库）专为 AI 编码助手设计，提供代码仓库记忆与上下文检索。它包含两层能力：语义搜索层——基于 SQLite FTS5 在代码级别建立全文索引，支持毫秒级语义相似度检索函数、类、Import 语句和文档字符串，完全本地运行，不依赖 LLM API；调用图分析层——利用 pyan3 进行静态调用图分析，计算函数间的调用关系链和 PageRank 风格重要性排序，AI 修改函数前可了解上下游依赖和影响范围。kosha 作为 dev dependency 安装（uv add --dev kosha），运行一次 Kosha().sync() 完成全量索引，支持增量同步（基于文件指纹）。索引结果自动写入 .agents/skills/kosha/ 和 .claude/skills/kosha/，Claude Code、Cursor 等主流 AI 编码助手开箱即用。支持指定依赖包（如 fastcore、litesearch），让 AI 能理解第三方库结构。适用场景：大型代码库影响范围分析、快速定位相关函数实现、AI 结对编程上下文补充、代码审查前自动化影响评估。适合代码量大、模块多、依赖关系复杂的 Python 项目。