大家好，我是阿里雲公共雲技術服務部的徐劍寒。日常工作中，我們會與 SA 和商務團隊協同，共同為客户提供服務支持。今天我要分享的主題是《藉助 Qoder 3 天吃透 LDR 源碼》。

一、LDR 技術介紹

LDR 是"Local Deep Research"的縮寫，可能有些朋友對這個概念還不熟悉。需要説明的是，Deep Research 技術本身並不算新，但也不是過時的技術。目前主流的模型公司如 Google、OpenAI 等都具備類似能力，我們阿里雲的通義系列也已集成該功能。

這個技術的核心特點在於：它能實時檢索在線文檔、網頁或論文，生成結構化、格式規範的報告，包含多層級的深度分析。但需要説明的是，這種深度分析對計算資源要求極高，通常需要 10-20 分鐘處理時間，單次請求的 token 消耗可達數十萬，這與常規的模型調用差異顯著。

二、Deep Search 項目背景

上週我們團隊進行了一次 workshop，嘗試搭建自己的 Deep Research 系統。這個項目的可塑性很強：最低配置只需遵循官方模板即可快速實現，但要達到專業級功能則需要大量工程投入。特別要提到的是，這個開源項目"Deep Search"目前在 GitHub 上擁有 3.5K stars，曾登上榜單第六名，其代碼量達到14.5萬行，堪稱工程化典範。

在項目實踐中，我們發現 Deep Research 的複雜度主要體現在三個方面：首先是多源數據檢索能力，支持論文、代碼庫、百科全書等多類型數據源；其次是嚴謹的引用體系，必須像學術論文一樣標註所有參考資料；最後是複雜的邏輯處理，包括相關性驗證、引用矛盾檢測等高級功能。

作為技術實現者，我們深知構建此類系統需要大量工程化投入。即使使用最先進的模型（如 Qwen Max 或 GPT-5 ），通過提示詞引導生成的報告也難以保證結構可控性。這正是我們選擇 Qoder 進行源碼分析的初衷——通過工具輔助理解複雜系統的實現邏輯。

三、3 天源碼分析目標
在3天的源碼分析過程中，我們重點完成了三個目標：

首先梳理核心搜索鏈路，以"近兩年量子力學關鍵進展"為案例進行驗證；其次運行本地 demo 並輸出結構化報告；最後藉助 Qoder 工具進行代碼解析。

雖然無法現場展示完整報告，但可以肯定其結構規範程度堪比學術論文。整個分析過程面臨諸多挑戰：14.5萬行的 Python 代碼中包含大量工程細節（用户認證、緩存機制、限流熔斷等），且代碼中大量使用設計模式和異常處理邏輯，使得核心鏈路的識別難度倍增。幸運的是，Qoder 工具幫助我們有效過濾了這些噪聲。

特別要強調的是 Qoder 的幾個核心優勢：1）強大的上下文理解能力，能處理中大型工程的全局邏輯；2）支持 Markdown 交互，可生成流程圖、Mermaid DSL 等可視化內容；3）深度解析數據結構轉換過程。這些功能對我們理解複雜系統起到了關鍵作用。

四、Qoder 的功能展示

通過 Qoder 生成的 Mermaid DSL，我們清晰地看到了從用户查詢到最終報告的完整流程。雖然圖表內容繁多，但 Qoder 幫助我們快速抓住了核心邏輯，這對後續的團隊分享和知識沉澱起到了重要作用。我們接下來分步驟詳細講解。

首先看到的是 Qoder 的插件界面，由於後面會重點講解這個功能，我暫時不展開滑動。但需要説明的是，我與 Qoder 進行了多輪對話，它的交互方式非常豐富，這也是我們能直觀看到的效果。這是它最初輸出的 DSL（Domain Specific Language）代碼，最終被轉化為我用於分享的完整流程圖。

通過這個圖，我們可以清晰看到 Deep Local Search 完整的技術鏈路。大家可以看到，這個工程的複雜度確實很高。舉個具體例子，這個圖裏展示了多種搜索策略。通過後綴名就能猜到它們的用途：比如處理論文的模塊、調用 Brave 引擎的模塊、代碼檢索的 GitHub 模塊，還有 NASA 航天數據的接口。此外，像 Taviily 這些開放搜索引擎也都在其中。如果大家用過 Dify，應該知道它的官方 Deep Research 工作流模板就使用了 Taviily 引擎。不過今天我們不深入細節，主要是讓大家感受這個系統的複雜性。

五、Qoder 的技術解析

回到主流程，一方面能直觀看到剛才的複雜架構圖，另一方面是 Qoder 如何處理用户的 Deep Research 請求。每一步操作它都會用 Markdown 格式清晰展示，配合流程圖、Mermaid 語法等可視化工具，讓技術邏輯一目瞭然。

具體來説，這個系統在處理查詢時會先將大問題拆解為多個子任務。比如量子力學領域的進展分析，會被拆分為若干小節，每個小節再細化為具體問題。然後通過不同引擎進行搜索，最終整合成結構化的報告。這個過程中，它會完整抓取網頁引用內容，對論文進行文字抽取和大模型總結，甚至加入交叉驗證等複雜工程處理。這裏有個特別值得強調的點。在代碼中有一個叫 FindingRepository 的類，它負責存儲深度搜索過程中的中間狀態。雖然文檔説明了它的作用，但要理解具體的數據結構就需要深入源碼。當時我通過 Qoder 詢問："請用圖示展示查詢完成後，FindingRepository 的中間數據結構是什麼樣？"
Qoder 立刻給出了 Python 字典結構的解析，詳細標註了每個鍵值對的含義：當前處理階段、問題描述、搜索來源等。這種數據結構的可視化對於理解整個流程至關重要。結合我十幾年的開發經驗，這種中間狀態的解析往往需要大量調試和依賴配置，而 Qoder 直接給出了推演結果，這讓我印象深刻。

六、最終報告的輸出與工程細節

再看最終報告的輸出階段，數據結構已經非常接近最終形態。從第一輪迭代開始，每個問題的搜索來源、引用鏈接都清晰可見。中間還穿插了小模型的摘要處理，這種分階段的微服務架構在工程中非常常見，但 Qoder 能完整展示這種細節。
最後的報告結構非常規範，就像學術論文一樣：包含目錄、摘要、分章節分析、完整引用列表。每個引用都有超鏈接，這種嚴謹性在開源項目中非常難得。

還有一個有趣的發現：Qoder 對代碼的理解非常深入。我曾讓它分析某個方法的實現，它不僅標註了代碼邏輯，還識別出了使用的設計模式。比如觀察者模式、策略模式等。這對剛接觸設計模式的新手來説非常有幫助，因為這些模式在實際工程中往往難以直觀理解。

七、總結

Qoder 在三個層面展現了強大能力：

• 全流程可視化
• 數據結構推演
• 代碼模式識別

這些功能讓我們在3天內完成複雜系統的源碼分析成為可能。