以更少 LLM 內容視窗進行程式碼遷移的聰明方法

隨著企業加速導入 AI 進行程式碼現代化，Token 成本與龐大檔案掃描所帶來的效能稀釋已成為不容忽視的挑戰。傳統 AI 代理工作流程常將大量原始中間資料直接塞入 LLM 內容視窗，導致成本暴增且模型注意力分散。Sourcegraph 推出的 Deep Search 透過在沙盒環境中執行腳本與搜尋 API，將重度資料處理作業卸載至外部。模型不再需要讀取數千行無關的檔案內容，而是直接接收如 CSV、JSON 或 SVG 報告等結構化產物。這種架構帶來三大優勢：精準控制成本、避免模型受到雜訊干擾，以及提供團隊可立即執行的可靠數據。> 讓沙盒環境處理繁重的資料過濾與交叉比對，才能讓 LLM 專注於高層級的洞察與結論綜合。無論是程式碼遷移審查、相依性健康檢查或跨組織盤點，這項技術都為企業級 AI 開發提供了兼顧效率與品質的實用解方。