大家好，我是阿里云公共云技术服务部的徐剑寒。日常工作中，我们会与 SA 和商务团队协同，共同为客户提供服务支持。今天我要分享的主题是《借助 Qoder 3 天吃透 LDR 源码》。
一、LDR 技术介绍
LDR 是"Local Deep Research"的缩写，可能有些朋友对这个概念还不熟悉。需要说明的是，Deep Research 技术本身并不算新，但也不是过时的技术。目前主流的模型公司如 Google、OpenAI 等都具备类似能力，我们阿里云的通义系列也已集成该功能。
这个技术的核心特点在于：它能实时检索在线文档、网页或论文，生成结构化、格式规范的报告，包含多层级的深度分析。但需要说明的是，这种深度分析对计算资源要求极高，通常需要 10-20 分钟处理时间，单次请求的 token 消耗可达数十万，这与常规的模型调用差异显著。
二、Deep Search 项目背景
上周我们团队进行了一次 workshop，尝试搭建自己的 Deep Research 系统。这个项目的可塑性很强：最低配置只需遵循官方模板即可快速实现，但要达到专业级功能则需要大量工程投入。特别要提到的是，这个开源项目"Deep Search"目前在 GitHub 上拥有 3.5K stars，曾登上榜单第六名，其代码量达到14.5万行，堪称工程化典范。
在项目实践中，我们发现 Deep Research 的复杂度主要体现在三个方面：首先是多源数据检索能力，支持论文、代码库、百科全书等多类型数据源；其次是严谨的引用体系，必须像学术论文一样标注所有参考资料；最后是复杂的逻辑处理，包括相关性验证、引用矛盾检测等高级功能。
作为技术实现者，我们深知构建此类系统需要大量工程化投入。即使使用最先进的模型（如 Qwen Max 或 GPT-5 ），通过提示词引导生成的报告也难以保证结构可控性。这正是我们选择 Qoder 进行源码分析的初衷——通过工具辅助理解复杂系统的实现逻辑。
三、3 天源码分析目标 在3天的源码分析过程中，我们重点完成了三个目标：
首先梳理核心搜索链路，以"近两年量子力学关键进展"为案例进行验证；其次运行本地 demo 并输出结构化报告；最后借助 Qoder 工具进行代码解析。
虽然无法现场展示完整报告，但可以肯定其结构规范程度堪比学术论文。整个分析过程面临诸多挑战：14.5万行的 Python 代码中包含大量工程细节（用户认证、缓存机制、限流熔断等），且代码中大量使用设计模式和异常处理逻辑，使得核心链路的识别难度倍增。幸运的是，Qoder 工具帮助我们有效过滤了这些噪声。
特别要强调的是 Qoder 的几个核心优势：1）强大的上下文理解能力，能处理中大型工程的全局逻辑；2）支持 Markdown 交互，可生成流程图、Mermaid DSL 等可视化内容；3）深度解析数据结构转换过程。这些功能对我们理解复杂系统起到了关键作用。
四、Qoder 的功能展示
通过 Qoder 生成的 Mermaid DSL，我们清晰地看到了从用户查询到最终报告的完整流程。虽然图表内容繁多，但 Qoder 帮助我们快速抓住了核心逻辑，这对后续的团队分享和知识沉淀起到了重要作用。我们接下来分步骤详细讲解。
首先看到的是 Qoder 的插件界面，由于后面会重点讲解这个功能，我暂时不展开滑动。但需要说明的是，我与 Qoder 进行了多轮对话，它的交互方式非常丰富，这也是我们能直观看到的效果。这是它最初输出的 DSL（Domain Specific Language）代码，最终被转化为我用于分享的完整流程图。
通过这个图，我们可以清晰看到 Deep Local Search 完整的技术链路。大家可以看到，这个工程的复杂度确实很高。举个具体例子，这个图里展示了多种搜索策略。通过后缀名就能猜到它们的用途：比如处理论文的模块、调用 Brave 引擎的模块、代码检索的 GitHub 模块，还有 NASA 航天数据的接口。此外，像 Taviily 这些开放搜索引擎也都在其中。如果大家用过 Dify，应该知道它的官方 Deep Research 工作流模板就使用了 Taviily 引擎。不过今天我们不深入细节，主要是让大家感受这个系统的复杂性。
五、Qoder 的技术解析
回到主流程，一方面能直观看到刚才的复杂架构图，另一方面是 Qoder 如何处理用户的 Deep Research 请求。每一步操作它都会用 Markdown 格式清晰展示，配合流程图、Mermaid 语法等可视化工具，让技术逻辑一目了然。
具体来说，这个系统在处理查询时会先将大问题拆解为多个子任务。比如量子力学领域的进展分析，会被拆分为若干小节，每个小节再细化为具体问题。然后通过不同引擎进行搜索，最终整合成结构化的报告。这个过程中，它会完整抓取网页引用内容，对论文进行文字抽取和大模型总结，甚至加入交叉验证等复杂工程处理。这里有个特别值得强调的点。在代码中有一个叫 FindingRepository 的类，它负责存储深度搜索过程中的中间状态。虽然文档说明了它的作用，但要理解具体的数据结构就需要深入源码。当时我通过 Qoder 询问："请用图示展示查询完成后，FindingRepository 的中间数据结构是什么样？"
Qoder 立刻给出了 Python 字典结构的解析，详细标注了每个键值对的含义：当前处理阶段、问题描述、搜索来源等。这种数据结构的可视化对于理解整个流程至关重要。结合我十几年的开发经验，这种中间状态的解析往往需要大量调试和依赖配置，而 Qoder 直接给出了推演结果，这让我印象深刻。
六、最终报告的输出与工程细节
再看最终报告的输出阶段，数据结构已经非常接近最终形态。从第一轮迭代开始，每个问题的搜索来源、引用链接都清晰可见。中间还穿插了小模型的摘要处理，这种分阶段的微服务架构在工程中非常常见，但 Qoder 能完整展示这种细节。
最后的报告结构非常规范，就像学术论文一样：包含目录、摘要、分章节分析、完整引用列表。每个引用都有超链接，这种严谨性在开源项目中非常难得。
还有一个有趣的发现：Qoder 对代码的理解非常深入。我曾让它分析某个方法的实现，它不仅标注了代码逻辑，还识别出了使用的设计模式。比如观察者模式、策略模式等。这对刚接触设计模式的新手来说非常有帮助，因为这些模式在实际工程中往往难以直观理解。
七、总结
Qoder 在三个层面展现了强大能力：
- 全流程可视化
- 数据结构推演
- 代码模式识别
这些功能让我们在3天内完成复杂系统的源码分析成为可能。
