Экономия токенов на grep: индекс кода для AI-агентов на Rust + tree-sitter + SQLite + MCP

02.06.2026 12:12:56 | Хабр

Хабы: 1С, Rust, Искусственный интеллект

История идеи проекта

Сидел я и делал чанкирование разбора конфигурации 1С в PostgreSQL. Выгрузка конфы мне досталась с 43 расширениями и ноль документации по этим расширениям после 5 команд разработки.

Ну, нужно было её разобрать, обогатить бизнес-терминами и превратить во что-то удобоваримое вроде как для RAG. Было всё это долго, нудно, на Питоне, с помощью локальной LLM. Сам я в настоящий момент 1с-ник, но начинал я в своё время с MSSQL-2000 (если кто-то помнит такой), T-SQL, PowerScript, Pascal и пр. романтики.

Сидел я, думал о светлом будущем, когда с помощью RAG локальная моделька будет мне писать скрипты, и даже без ошибок (до некоторой степени это получилось). Ну как-то слово за слово, и мне подумалось: есть же семантический поиск по RAG, реализуется MCP-сервером. По сути это запросы — точные, но довольно медленные. А почему тогда во всех остальных случаях, работая с выгрузкой напрямую, модель раз за разом лезет в переборщики файлов — пусть правильно написанные и крайне оптимизированные, но всё же переборщики? КОТОРЫЕ ТРАТЯТ МАССУ ТОКЕНОВ ТУПО НА ЧТЕНИЕ ДЛЯ ПОИСКА?! Почему нельзя это делать запросами в базу данных — нормальными, дешёвыми, точными?

И вспомнил я заодно старую идею: когда-то файловую систему в Windows (проект WinFS, времён Vista) хотели сделать похожей на БД, чтобы радикально ускорить работу с файлами. Идею потом свернули, и она как-то забылась. НО я не забыл :):)

Идея-то была интересная. Итого — нужно было дать модели инструмент, который заметно экономил бы токены и ускорял поиск данных (особенно в больших массивах кода). И подумалось мне, что не один я такой — есть целый коллектив разработчиков, которому такой инструмент может пригодиться. Поэтому Бог с ним, с Питоном, будем писать на Rust, потому что Rust — это база! (с)

Подробнее

Читайте также