RimSearcher
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设计哲学：把工具的错误变成知识的输入——让模型从错误中学习。 错误即文档、失败即教学：每个限制与失败路径都设计为模型的学习素材。
#### RimSearcher V3 全面焕新重置，工具从该版本开始，舍弃了过去的mcp架构，转而使用skills+cli的设计模式，这带来了更好的性能，更低的占用以及更智能的 AI 决策，并且现在支持模组环境的代码分析了！
介绍
RimSearcher 是一套供 AI 使用的专业 RimWorld 源码分析工具链：既有 CLI 与游戏内模组构成的查询工具，也有教模型如何使用它们的技能——它不只是工具，也是老师。
RimSearcher 特化 Def 数据层（XML 定义、字段结构、类型关联）：游戏内的 DataMod 将当前模组环境的全部 Def 导出为 SQLite 数据库，CLI 提供全文检索与精确反查。C# 源码分析交由 DecompilerServer——直接反编译加载的 .NET 程序集，类型搜索、成员签名、IL 指令、调用链追踪、跨版本比对，让 AI 看到的不再是"可能存在的 API"，而是真正运行的代码。正如其设计目标所言："I can inspect the actual code that runs"。
Skill 文件将两者串联成一条分析管线：CLI 定位 Def → 提取 C# 类型名 → DecompilerServer 读源码。
多模组环境由两层配合支撑：DecompilerServer 同时加载原版与任意模组的程序集（各自独立上下文别名，并排查看源码与 IL，精确定位 Hook 点与兼容性边界）；DataMod 导出当前模组环境的 Def 数据供 CLI 查询——一个管代码，一个管数据，相辅相成。
歧途有灯——错误如何成为路标
行路者不问歧途，问的是歧途尽处的灯火。
工具把每一次折返都化作路标：凡查询无果，必有言示路——或指他途，或导别径；语法失语，则引之精确之门；版本相违，则告之以重来。纵使未获，亦非败绩——"此路无物"之讯，非责难，乃信息。
然最险者非风雷，乃无声之渊。空壳之器、错位之名、虚引之实——试错不可察者，择其要者录之，如航者之海图，标前人暗礁，使后来者免于重蹈。
工具指路，模型行路，行路者终识途——此项目之呼吸也。
在该项目开发的时候，我们发现，困扰大模型的从来不是错误，可怕的是不知道错在哪里的静默无声，因此我们在设计该工具时，站在模型的视角为其踩坑排障，让每一次错误都有意义——每个错误都会提示模型下一步该怎么做，每一次提示的背后，都是我们通过大量样本分析优化的结果：
查询无果时，hint 会给出下一步建议；语法出错时，提示改用精确匹配；拼写有误时，给出相似名候选……而"未找到"也是一种结果而非失败——exit 2 是预期空结果，模型无需误判重试。
但工具能提示的，只有它自己能察觉的错误。那些连工具本身都静默的问题，模型靠试错无法发现——我们把这些高频陷阱择要写进 skill，让模型提前避开。
我们相信：工具的错误应该成为模型的经验，而不是代价。错误即文档，失败即教学。