mimo code 处理大型系统代码修改的关键在于结构化策略而非单次生成：先构建项目地图理解全量上下文，再严格执行 plan→edit→verify 闭环，支持多文件协同修改与 git 原生集成，确保改得准、不漏、可追溯。
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处理大型系统代码修改，关键不在“生成得快”，而在“改得准、不漏、可追溯”。MiMo Code 不是靠单次 prompt 猜中答案，而是用一套结构化策略把复杂改动拆解成可控步骤，让 AI 像资深工程师一样思考和行动。
理解全量上下文：不是读文件，而是建项目地图
面对几十万行的遗留系统，MiMo Code 第一步不是写代码，而是构建结构化项目记忆。它会自动扫描 Git 仓库、依赖图、构建配置（如 package.json、Makefile、CMakeLists.txt），识别模块边界、调用链路和关键入口点。这个过程不是简单 grep，而是通过 SQLite FTS5 全文索引建立可检索的语义索引，支持类似“找出所有调用 auth-service 的前端接口”这类跨语言、跨目录的精准定位。
- 启动时自动执行 mimocode init 触发项目拓扑分析，耗时取决于仓库大小，但只需一次
- 后续所有指令都基于这份动态更新的“项目地图”，而非临时加载单个文件
- 遇到陌生仓库，可用 /explain --deep 让它输出架构概览和风险模块提示
分阶段执行：Plan → Edit → Verify 闭环不可跳过
直接让 AI “把登录逻辑迁移到 OAuth2”容易出错，MiMo Code 强制走三步流程：
- Plan 模式：输入需求后，先输出带依赖关系的修改清单（例如：需改 3 个 API 文件、2 个 config、1 个测试套件；其中 service/auth.go 修改会影响 user-service 的 token 校验）
- Edit 模式：按清单逐文件安全编辑，每处改动附带变更理由和兼容性说明（如：“此处替换 jwt.Parse 为 jwt.ParseWithClaims，避免空指针 panic”）
- Verify 模式：自动运行 lint、单元测试、甚至触发本地 CI 脚本；失败时回滚并标注具体哪一行导致 break
整个过程支持中断续跑，任务进度和检查点由子代理持久保存，不怕终端断连或命令超时。
多文件协同修改：用 Compose 模式统一调度
单文件补全是基础，真正难的是跨层联动。比如“给订单服务加幂等控制”，涉及 controller、service、DAO、消息队列消费者四层。MiMo Code 的 Compose 模式会：
- 识别各层代码间的契约（如方法签名、DTO 结构、MQ topic 名称）
- 生成一致性改动：controller 加幂等 key 解析、service 加校验逻辑、DAO 加唯一索引、consumer 加重试兜底
- 自动插入版本兼容处理（如旧字段保留、新字段加 @Deprecated 注释）
- 最后输出一份变更摘要 Markdown，含影响范围、回滚步骤和测试建议
安全与协作：Git 集成不是附加功能，而是默认工作流
所有代码修改默认走 Git 工作流，不绕过版本控制：
- 每次 Edit 自动创建临时分支（如 mimocode/feat-idempotent-20260625）
- 生成的 commit message 符合 Conventional Commits 规范，含关联 issue 和影响标签
- 支持 --dry-run 预览改动，--review 生成 PR 描述草稿并标记高风险变更行
- 与团队已有 pre-commit hook、CI pipeline 无缝衔接，不破坏现有质量门禁
不复杂但容易忽略
