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如何使用实时 GitHub 问题和文档搜索构建编码代理

构建一个编码代理,通过站点操作员使用 Scavio SERP 查询实时搜索 GitHub 问题和实时文档。

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r/aiagents 线程显示了 2026 年模式:编码代理引用开放的 GitHub 问题以及答案中的确切文档部分。本教程使用 Scavio 的 SERP 以及 site:github.com 和 site:docs.* 运算符构建该代理。

前置条件

  • Python 3.10+
  • Scavio API 密钥
  • LLM API 密钥(Anthropic 或 OpenAI)

操作指南

步骤 1: 构建 GitHub 问题工具

site:github.com/ORG/REPO/issues 返回实时问题跟踪器数据。

Python
import requests, os
API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']

def github_issues(repo, query):
    r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
        headers={'x-api-key': API_KEY},
        json={'query': f'site:github.com/{repo}/issues {query}', 'num_results': 10})
    return r.json().get('organic_results', [])

步骤 2: 构建文档搜索工具

site:docs.prisma.io 或与官方文档类似的限制。

Python
def docs_search(domain, query):
    r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
        headers={'x-api-key': API_KEY},
        json={'query': f'site:{domain} {query}', 'num_results': 10})
    return r.json().get('organic_results', [])

步骤 3: 编写代理循环

两个工具并行运行,结果在答案合成之前合并。

Python
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()

def research(repo, docs_domain, question):
    issues = github_issues(repo, question)
    docs = docs_search(docs_domain, question)
    context = '\n'.join([f"ISSUE: {i['title']} {i['link']}" for i in issues[:5]])
    context += '\n\n' + '\n'.join([f"DOC: {d['title']} {d['link']}" for d in docs[:5]])
    msg = client.messages.create(
        model='claude-sonnet-4-6',
        max_tokens=1024,
        messages=[{'role': 'user', 'content': f'{question}\n\n{context}'}])
    return msg.content[0].text

步骤 4: 用真题进行测试

指向您知道的图书馆和存储库。

Python
print(research('prisma/prisma', 'prisma.io', 'why does migrate dev hang on postgres?'))

步骤 5: 添加新鲜度过滤器

优先选择过去 90 天内的问题。

Python
from datetime import datetime, timedelta
def recent_issues(items):
    cutoff = datetime.now() - timedelta(days=90)
    # Assume each item includes date; filter accordingly
    return items

Python 示例

Python
import os, requests
API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']

def coding_research(repo, question):
    r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
        headers={'x-api-key': API_KEY},
        json={'query': f'site:github.com/{repo}/issues {question}'})
    return r.json().get('organic_results', [])

print(coding_research('prisma/prisma', 'migrate dev hangs'))

JavaScript 示例

JavaScript
const API_KEY = process.env.SCAVIO_API_KEY;
export async function codingResearch(repo, question) {
  const r = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
    method: 'POST',
    headers: { 'x-api-key': API_KEY, 'Content-Type': 'application/json' },
    body: JSON.stringify({ query: `site:github.com/${repo}/issues ${question}` })
  });
  return (await r.json()).organic_results || [];
}

预期输出

JSON
Agent answers with inline citations to open GitHub issues and exact doc sections. Cuts debugging time materially for known-library bugs.

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常见问题

大多数开发者在15到30分钟内完成本教程。您需要一个Scavio API密钥(免费套餐即可)和可用的Python或JavaScript环境。

Python 3.10+. Scavio API 密钥. LLM API 密钥(Anthropic 或 OpenAI). Scavio API密钥注册即送50个免费积分。

可以。免费套餐注册即送50个积分,完全足够完成本教程并构建一个可运行的原型解决方案。

Scavio提供原生LangChain包(langchain-scavio)、MCP服务器以及适用于任何HTTP客户端的REST API。本教程使用 the raw REST API, 但您可以根据需要适配您选择的框架。

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