grepai
grepai ist ein datenschutzorientiertes semantisches Code-Such-CLI-Tool, das die Suche in natürlicher Sprache über Codebasen hinweg ermöglicht, indem es die Code-Bedeutung durch KI-Einbettungen versteht, wodurch es sowohl für Entwickler als auch für KI-Agenten einfacher wird, relevanten Code sofort zu finden.
https://yoanbernabeu.github.io/grepai?ref=producthunt&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Jan 27, 2026
Was ist grepai
grepai stellt die nächste Evolutionsstufe von Code-Suchwerkzeugen dar, die für das KI-Zeitalter als Alternative zu traditionellen textbasierten Suchwerkzeugen wie grep entwickelt wurden. Es ist ein Open-Source-CLI-Tool, das in Go geschrieben ist und eine semantische Karte Ihrer Codebasis erstellt, die es Entwicklern und KI-Codierungsassistenten ermöglicht, Code basierend auf der Bedeutung und nicht nur auf Schlüsselwörtern zu suchen. Im Gegensatz zu seinem Vorgänger grep aus dem Jahr 1973 führt grepai semantische Verständnis-Funktionen ein und wahrt gleichzeitig die vollständige Privatsphäre, da es zu 100 % lokal auf Ihrem Rechner ausgeführt wird.
Hauptfunktionen von grepai
grepai ist ein datenschutzorientiertes semantisches Code-Such-CLI-Tool, das Vektoreinbettungen verwendet, um die Bedeutung von Code zu verstehen und zu indizieren, anstatt nur Textmuster. Es ermöglicht Suchanfragen in natürlicher Sprache, Echtzeit-Codeindizierung, Aufrufgraphanalyse und nahtlose Integration mit KI-Codierungsassistenten. Das Tool läuft lokal, unterstützt mehrere Programmiersprachen und bietet sowohl lokale als auch Cloud-basierte Einbettungsoptionen, wobei die Code-Privatsphäre gewahrt bleibt.
Semantische Code-Suche: Verwendet Vektoreinbettungen, um die Bedeutung von Code zu verstehen, sodass Entwickler mithilfe von Abfragen in natürlicher Sprache anstelle von exakten Textübereinstimmungen suchen können
Echtzeit-Indexaktualisierungen: Pflegt einen Live-Index Ihrer Codebasis über einen Hintergrund-Daemon, der automatisch überwacht und aktualisiert, wenn sich Dateien ändern
Aufrufgraphanalyse: Verfolgt Funktionsaufrufe und -abhängigkeiten in der gesamten Codebasis und hilft Entwicklern, Beziehungen zwischen verschiedenen Teilen des Codes zu verstehen
KI-Integrationsunterstützung: Bietet native MCP-Integration und JSON-Ausgabeformat für die nahtlose Integration mit KI-Codierungsassistenten wie Cursor, Claude Code und Windsurf
Anwendungsfälle von grepai
KI-gestützte Entwicklung: Bietet KI-Codierungsassistenten semantischen Kontext über Codebasen, wodurch die Token-Nutzung reduziert und die Antwortgenauigkeit verbessert wird
Code-Refactoring: Hilft Entwicklern, Code-Abhängigkeiten und -Auswirkungen zu verstehen, bevor Änderungen vorgenommen werden, und ermöglicht so ein sicheres Refactoring
Navigation in großen Codebasen: Ermöglicht die effiziente Erkundung und das Verständnis großer Codebasen durch natürliche Sprachabfragen und semantische Suche
Vorteile
100% lokaler Betrieb mit vollständiger Privatsphäre
Unterstützt mehrere Programmiersprachen
Einfache Integration mit KI-Codierungstools
Keine manuelle Neuindizierung erforderlich
Nachteile
Erfordert anfängliche Einrichtung und Konfiguration
Lokale Einbettung ist möglicherweise langsamer als Cloud-Optionen
Hängt von externen Einbettungsanbietern ab (entweder Ollama lokal oder OpenAI in der Cloud)
Wie verwendet man grepai
grepai installieren: Führen Sie den Installationsbefehl aus: 'curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/yoanbernabeu/grepai/main/install.sh | sh'
Projekt initialisieren: Navigieren Sie zu Ihrem Projektverzeichnis und führen Sie 'grepai init' aus, um die anfängliche Konfiguration in .grepai/config.yaml zu erstellen.
Embedder konfigurieren: Bearbeiten Sie .grepai/config.yaml, um den Embedder einzurichten - entweder lokal (Ollama) oder in der Cloud (OpenAI). Standard ist Ollama mit dem Modell nomic-embed-text.
Indizierungs-Daemon starten: Führen Sie 'grepai watch' aus, um den Hintergrundindizierungsprozess zu starten, der den Codebasisindex verwaltet. Kann den --background-Flag für den Daemon-Modus verwenden.
Code semantisch suchen: Verwenden Sie 'grepai search "Ihre natürliche Sprachabfrage"', um relevanten Code zu finden. Seien Sie beschreibend in Abfragen wie 'Benutzerauthentifizierungsablauf' und nicht nur 'Auth'.
Aufrufdiagramme analysieren: Verwenden Sie Trace-Befehle, um Funktionsbeziehungen zu analysieren: 'grepai trace callers "FunctionName"', um herauszufinden, wer eine Funktion aufruft, 'grepai trace callees', um zu sehen, was sie aufruft.
KI-freundliche Ausgabe erhalten: Fügen Sie den --json-Flag für die JSON-Ausgabe hinzu, --compact, um die Token-Nutzung zu reduzieren. Beispiel: 'grepai search "Fehlerbehandlung" --json --compact'
In KI-Tools integrieren: Verwenden Sie für die KI-Integration 'grepai mcp-serve', um als MCP-Server zu fungieren, oder konfigurieren Sie in Tools wie Cursor, Claude Code oder Windsurf.
grepai FAQs
grepai ist ein datenschutzorientiertes CLI-Tool für die semantische Codesuche, das die Bedeutung von Code und nicht nur Textmuster indiziert. Es ermöglicht Entwicklern, relevanten Code mithilfe von natürlichsprachlichen Abfragen zu finden und Funktionsaufrufe zu verfolgen.
grepai Video
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