Day 08 - 在專案裡搜尋：為 AI Agent 整合 ripgrep 工具

• 為了讓 AI 助理 KeSi 具備在專案中搜尋檔案內容的能力，本篇放棄自行以 Python 撰寫比對邏輯，改為整合成熟且高效的 ripgrep (rg) 工具。 • 透過 子行程 (subprocess) 呼叫 rg，不僅能利用其預設自動略過 .gitignore 隱藏檔與二進位檔案的特性，還能大幅減少不必要的搜尋雜訊。 • 程式實作上採用 list 形式傳遞參數並維持 shell=False，有效防範 指令隱碼攻擊，並加上 -- 確保模型輸入的特殊字元不會被誤認為控制選項。 • 輸出結果刻意整理成 「檔名:行號:內容」 的三段式格式，並設定 最大 100 行限制 與 10 秒逾時機制，避免日誌過載與不必要的 Token 浪費。 • > 「搜尋是最標準已有成熟輪子的範例。」相較於複雜的 RAG（檢索增強生成），對於持續變動的小型專案，直接運用關鍵字搜尋已經相當足夠。