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方案状态持久化进度追踪跨Session结构化输出代码审查适用性RAG✅❌✅❌⭐⭐Agent记忆✅❌✅❌⭐⭐任务分解❌✅❌✅⭐⭐⭐状态外部化✅✅✅✅⭐⭐⭐⭐⭐这些方案各有优势，但都无法完美解决大规模代码审查的需求。我需要一个专门设计的解决方案。认清本质：LLM跨请求是无状态的，不要期望它在不同Session间"记住"任何东西状态外部化：将任务状态持久化到外部文件，LLM通过读写文件维护状态批次处理：将大任务分解为可管理的批次，每批次独立完成协议驱动。

双编码器是一种将两段文本分别编码为向量，然后通过计算向量相似度来衡量文本关系的模型。它的核心思想是独立编码和向量相似度计算。交叉编码器是一种将两段文本拼接在一起，通过深度交互（如自注意力机制）来捕捉文本间关系的模型。它的核心思想是联合编码和深度语义交互。双编码器：独立编码，速度快，适合大规模数据，但可能忽略细粒度语义。交叉编码器：联合编码，捕捉细粒度语义，适合高精度任务，但计算量大。在实际应用中，我们可以结合两者的优势：先用双编码器快速筛选，再用交叉编码器精确匹配。这样既能提高效率，又能保证准确性。

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