mimo code 通过多层结构化分析建模代码库：项目级静态解析构建ast与符号表，支持跨语言调用识别；运行时探针捕获实际加载路径并存入本地sqlite；融合git历史标记强耦合上下文；记忆增强实现跨会话依赖权重优化。
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MiMo Code 并不是靠“猜”或简单扫描 import 语句来理解依赖，而是通过多层结构化分析，把整个代码库当作一个可推理的系统来建模。
项目级静态解析 + 符号追踪
它启动时会自动执行一次深度代码索引，不仅读取文件内容，还构建 AST（抽象语法树）和符号表。比如识别出某个函数被哪些模块调用、某个类的继承链、接口实现关系，甚至跨语言调用（如 TypeScript 调用 Rust WASM 模块时的绑定声明）。这种解析不依赖运行时，但能还原大部分编译期可见的依赖拓扑。
- 支持主流语言：JavaScript/TypeScript、Python、Go、Rust、Java、C++（含 CMake/Bazel 构建描述）
- 自动识别包管理器配置（package.json、pyproject.toml、Cargo.toml 等），提取显式依赖与版本约束
- 对未声明但实际使用的模块（如动态 require 或 __import__），结合字符串字面量+上下文语义做轻量级推断
运行时行为反推（可选启用）
在用户开启调试或执行模式时，MiMo Code 可以注入轻量探针，捕获实际加载的模块路径、函数调用栈和变量传递链。这些信息会被压缩后存入本地 SQLite 记忆库，用于修正静态分析盲区——例如识别 mock 替换、条件加载逻辑或插件式架构中的运行时注册。
- 不修改原始代码，仅 hook 标准加载器（如 Node.js 的 Module._load、Python 的 importlib）
- 数据默认本地存储，不上传，且可随时清除
- 常用于重构前验证“这个函数真正在哪被用到”，避免误删“看似未引用”的代码
Git 历史与变更上下文融合
它把 Git 提交图谱也纳入依赖理解体系。比如某次 PR 引入了新 SDK，MiMo Code 会将该 commit 关联的新增 import、配置变更、测试用例一起标记为“强耦合上下文”。后续当你问“为什么这个工具类要改”，它不仅能指出调用方，还能回溯到最初引入依赖的那次提交及作者注释。
- 自动关联 blame 信息与代码段，支持自然语言查询：“谁加了这段 Redis 初始化？当时为什么选 v7.2？”
- 检测隐式依赖漂移：如某 config 文件被多个服务共享，但各服务 Git 分支修改不同步，会主动提示潜在不一致风险
记忆增强的跨会话依赖建模
每次你让它完成一个任务（比如“给登录流程加双因素校验”），它会把涉及的所有文件、修改点、新增依赖、测试覆盖范围，连同你的反馈（如你手动否决某个方案），一并存为结构化记忆节点。下次再处理相关模块时，这些经验会直接参与依赖权重计算——比如优先信任你上次认可的加密库路径，而非默认推荐。
- 记忆使用 SQLite FTS5 全文索引，支持模糊语义检索（如搜“token 验证”也能命中 JWT 相关逻辑）
- 每 7 天自动触发 /dream 命令，由独立子代理合并、去重、压缩历史依赖认知，防止冗余膨胀
