Aider SEARCH/REPLACE 解密

Aider 使用的 *SEARCH/REPLACE* blocks prompt 主要是基于“搜索/替换”机制来高效地修改代码。它的核心原理是结合 LLM 的文本补全能力和类似 diff 的修改方式，以最小的编辑范围精准更新代码，而不是重新生成整个文件。

工作原理

1. 代码上下文分析

   • Aider 先获取需要修改的代码文件，并识别出与用户输入相关的部分。
   • 它不会盲目地让 LLM 重新生成整个文件，而是尝试最小化修改。

2. 搜索 (SEARCH)

   • Aider 生成一个搜索块，定义要修改的代码范围。例如，它可能匹配某个函数、类或者特定代码片段。
   • 这个块通常基于正则匹配或者直接搜索关键代码结构。

3. 替换 (REPLACE)

   • Aider 让 LLM 仅生成修改后的代码部分，而不是整个文件。
   • 通过 REPLACE 语法，它指示 LLM 在特定位置插入或修改代码，而不会影响无关部分。

4. 上下文控制

   • 由于 LLM 的上下文窗口有限，Aider 只提供最必要的代码片段，减少不相关的代码干扰，提高生成质量。
   • 例如，它会提供函数签名、相关依赖等，但不会让 LLM 重新阅读整个项目。

5. 代码合并

   • 生成的修改内容会合并回原始代码，保持版本管理友好。
   • 结合 git diff 或 patch 机制，确保代码变更可追踪。

优点

• 精准修改：避免 LLM 误改其他部分，提高代码稳定性。
• 节省 Token：比全量代码生成更高效，降低 API 调用成本。
• 可读性高：搜索/替换模式让代码变更更清晰，方便用户理解和审查。

对应的代码在 github.com/Aider-AI/ai…

要自己实现类似 Aider 的 SEARCH/REPLACE 代码修改功能，你可以按照以下步骤设计：

1. 解析代码文件

• 读取目标代码文件，并将其解析成结构化的 AST（如果是 Python，可以用 ast，如果是 Java，可以用 javaparser）。
• 也可以使用简单的文本匹配或正则表达式，提取需要修改的代码段。

2. 生成 SEARCH 块

• 通过关键字、函数/类名称，或者正则匹配找到待修改代码的范围。
• 你可以用 diff 或 AST 分析来精确确定变更点，确保 SEARCH 区块尽可能小。

3. 生成 REPLACE 块

• 让 LLM 仅生成修改的部分，而不是整个文件。
• 可以通过提供 SEARCH 块的上下文，让 LLM 输出替换部分，并严格控制格式。

4. 代码合并

• 解析 LLM 生成的 REPLACE 代码，并替换到原文件。
• 确保缩进、格式等符合代码风格，避免意外的语法错误。

5. 版本控制

• 使用 git diff 或 unified diff 格式，生成变更日志，方便回滚和审查。
• 让每次修改都可跟踪，提高可维护性。

示例：Python 代码替换

import re

def search_replace(filename, search_pattern, replacement_code):
    with open(filename, "r") as f:
        content = f.read()

    # 搜索代码块
    match = re.search(search_pattern, content, re.MULTILINE)
    if not match:
        print("Pattern not found!")
        return

    # 进行替换
    new_content = content.replace(match.group(0), replacement_code)

    # 写回文件
    with open(filename, "w") as f:
        f.write(new_content)

# 示例用法
search_pattern = r"def add\(a, b\):\n\s+return a \+ b"
replacement_code = "def add(a, b):\n    return a * b"  # 让加法改成乘法
search_replace("example.py", search_pattern, replacement_code)