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Agent Skill · 研究检索

grepai-trace-callers(grepai 跟踪调用者)

grepai-trace-callers 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

grepai-trace-callers 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为执行命令;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 11,436。

总安装 11,280周安装 470GitHub Stars 16下载 3,760核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:grepai-trace-callers(grepai 跟踪调用者)
来源仓库:https://github.com/yoanbernabeu/grepai-skills
仓库路径:skills/grepai-trace-callers
安装命令:
npx skills add https://github.com/yoanbernabeu/grepai-skills --skill grepai-trace-callers
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/yoanbernabeu/grepai-skills --skill grepai-trace-callers

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于查找、检索和筛选相关信息,适合快速定位候选结果。它根据关键词或任务场景在代码或文档中匹配内容片段。使用方式依赖具体仓库结构和搜索模式,需结合上下文调整参数。

安装命令:npx skills add https://github.com/yoanbernabeu/grepai-skills --skill grepai-trace-callers。注意确认权限范围和是否允许读取项目文件,避免误触敏感路径。

来源仓库内路径:skills/grepai-trace-callers

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/yoanbernabeu/grepai-skills --skill grepai-trac…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要执行命令,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

grepai-trace-callers 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/yoanbernabeu/grepai-skills --skill grepai-trace-callers。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

grepai-trace-callers 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

grepai-trace-callers 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/yoanbernabeu/grepai-skills --skill grepai-trace-callers 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

grepai-trace-callers 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

grepai-trace-callers 用的人多吗?

公开数据是累计安装 11,280 次,近一周安装 470 次,下载 3,760 次,GitHub 16 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

grepai-trace-callers 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
grepai-trace-callers

grepai 跟踪调用者 · 本页

11,28016执行命令未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

GrepAI Trace Callers

This skill covers using grepai trace callers to find all code locations that call a specific function or method.

When to Use This Skill

  • Finding all usages of a function before refactoring
  • Understanding function dependencies
  • Impact analysis before changes
  • Code navigation and exploration

What is Trace Callers?

grepai trace callers answers: "Who calls this function?"

func Login(user, pass) {...}
        ↑
        │
┌───────┴───────────────────┐
│   Who calls Login()?      │
├───────────────────────────┤
│ • HandleAuth (auth.go:42) │
│ • TestLogin (test.go:15)  │
│ • CLI (main.go:88)        │
└───────────────────────────┘

Basic Usage

grepai trace callers "FunctionName"

Example

grepai trace callers "Login"

Output:

🔍 Callers of "Login"

Found 3 callers:

1. HandleAuth
   File: handlers/auth.go:42
   Context: user.Login(ctx, credentials)

2. TestLoginSuccess
   File: handlers/auth_test.go:15
   Context: result := Login(testUser, testPass)

3. RunCLI
   File: cmd/main.go:88
   Context: err := auth.Login(username, password)

JSON Output

For programmatic use:

grepai trace callers "Login" --json

Output:

{
  "query": "Login",
  "mode": "callers",
  "count": 3,
  "results": [
    {
      "file": "handlers/auth.go",
      "line": 42,
      "caller": "HandleAuth",
      "context": "user.Login(ctx, credentials)"
    },
    {
      "file": "handlers/auth_test.go",
      "line": 15,
      "caller": "TestLoginSuccess",
      "context": "result := Login(testUser, testPass)"
    },
    {
      "file": "cmd/main.go",
      "line": 88,
      "caller": "RunCLI",
      "context": "err := auth.Login(username, password)"
    }
  ]
}

Compact JSON (AI Optimized)

grepai trace callers "Login" --json --compact

Output:

{
  "q": "Login",
  "m": "callers",
  "c": 3,
  "r": [
    {"f": "handlers/auth.go", "l": 42, "fn": "HandleAuth"},
    {"f": "handlers/auth_test.go", "l": 15, "fn": "TestLoginSuccess"},
    {"f": "cmd/main.go", "l": 88, "fn": "RunCLI"}
  ]
}

TOON Output (v0.26.0+)

TOON format offers ~50% fewer tokens than JSON:

grepai trace callers "Login" --toon

Output:

callers[3]:
  - call_site:
      context: "user.Login(ctx, credentials)"
      file: handlers/auth.go
      line: 42
    symbol:
      name: HandleAuth
      ...
Note: --json and --toon are mutually exclusive.

Extraction Modes

GrepAI offers two extraction modes:

Fast Mode (Default)

Uses regex patterns. Fast and dependency-free.

grepai trace callers "Login" --mode fast

Precise Mode

Uses tree-sitter AST parsing. More accurate but requires tree-sitter.

grepai trace callers "Login" --mode precise

Comparison

ModeSpeedAccuracyDependencies
fast⚡⚡⚡GoodNone
precise⚡⚡Excellenttree-sitter

Configuration

Configure trace in .grepai/config.yaml:

trace:
  mode: fast  # fast or precise

  enabled_languages:
    - .go
    - .js
    - .ts
    - .py
    - .php
    - .rs

  exclude_patterns:
    - "*_test.go"
    - "*.spec.ts"

Supported Languages

LanguageExtensions
Go.go
JavaScript.js, .jsx
TypeScript.ts, .tsx
Python.py
PHP.php
C/C++.c, .h, .cpp, .hpp, .cc, .cxx
Rust.rs
Zig.zig
C#.cs
Java.java
Pascal/Delphi.pas, .dpr

Use Cases

Before Refactoring

# Find all usages before renaming
grepai trace callers "getUserById"

# Check impact of changing signature
grepai trace callers "processPayment"

Understanding Codebase

# Who uses this core function?
grepai trace callers "validateToken"

# Find entry points to a module
grepai trace callers "initialize"

Debugging

# Where is this function called from?
grepai trace callers "problematicFunction"

Code Review

# Verify function usage before approving changes
grepai trace callers "deprecatedMethod"

Handling Common Names

If your function name is common, results may include unrelated code:

Problem

grepai trace callers "get"  # Too common, many false positives

Solutions

  1. Use more specific name:
grepai trace callers "getUserProfile"
  1. Filter results by path:
grepai trace callers "get" --json | jq '.results[] | select(.file | contains("auth"))'

Combining with Semantic Search

Use together for comprehensive understanding:

# Find what Login does (semantic)
grepai search "user login authentication"

# Find who uses Login (trace)
grepai trace callers "Login"

Scripting Examples

Bash

# Count callers
grepai trace callers "MyFunction" --json | jq '.count'

# Get caller function names
grepai trace callers "MyFunction" --json | jq -r '.results[].caller'

# Get file paths only
grepai trace callers "MyFunction" --json | jq -r '.results[].file' | sort -u

Python

import subprocess
import json

result = subprocess.run(
    ['grepai', 'trace', 'callers', 'Login', '--json'],
    capture_output=True,
    text=True
)

data = json.loads(result.stdout)
print(f"Found {data['count']} callers of Login:")
for r in data['results']:
    print(f"  - {r['caller']} in {r['file']}:{r['line']}")

Common Issues

❌ Problem: No callers found ✅ Solutions:

  • Check function name spelling (case-sensitive)
  • Ensure file type is in enabled_languages
  • Run grepai watch to update symbol index

❌ Problem: Too many false positives ✅ Solutions:

  • Use more specific function name
  • Add exclude patterns in config
  • Filter results with jq

❌ Problem: Missing some callers ✅ Solutions:

  • Try --mode precise for better accuracy
  • Check if files are in ignore patterns

Best Practices

  1. Use exact function name: Case matters
  2. Check symbol index: Run grepai watch first
  3. Use JSON for scripts: Easier to parse
  4. Combine with search: Semantic + trace = full picture
  5. Filter large results: Use jq or grep

Output Format

Trace callers result:

🔍 Callers of "Login"

Mode: fast
Language files scanned: 245

Found 3 callers:

1. HandleAuth
   File: handlers/auth.go:42
   Context: user.Login(ctx, credentials)

2. TestLoginSuccess
   File: handlers/auth_test.go:15
   Context: result := Login(testUser, testPass)

3. RunCLI
   File: cmd/main.go:88
   Context: err := auth.Login(username, password)

Tip: Use --json for machine-readable output
     Use --mode precise for more accurate results

平台分布

Codex

33.8%
按下载量换算1,271

Claude

28.18%
按下载量换算1,060

Cursor

18.7%
按下载量换算703

Gemini CLI

9.51%
按下载量换算358

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/yoanbernabeu/grepai-skills --skill grepai-trace-callers 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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