面向 AI

使用与编辑器相同的引擎结果。本页适用于 0.35.0。连接设置见AI 智能体。

动手写之前先检查

调用 find-similar，传入拟写片段，或 path、start_byte 和 end_byte。即使已有实现在仓库中只出现一次，也可以找到它。检查已有重复时，先用 duplicates，再用 cluster-by-id 查看结果。

读取返回的 kind 和源范围：

`kind`	含义与处理方式
`identical`	除允许的空白差异外，源文本相同。在适合时复用已有实现。
`nearly_identical`	重命名、参数化或略有编辑的副本。提取共享代码前检查差异。
`loosely_similar`	仍有大量复制内容，但改动较大。阅读两个范围。
`same_behavior`	可选嵌入分析的匹配。相似度不能证明可以互换。
`structural_only`	仅供参考的形状匹配，不是克隆，不计入重复度指标。

簇的 mass 表示影响大小，不是置信度或提取安全性。簇不携带配对相似度。需要某一对的证据时，明确指定两个端点并请求比较。

检查编辑器的 LSP 是否运行，以及 MCP 是否指向同一工作区。尚未就绪或连接错误不代表没有相似代码。构建不匹配时，应使用配套的捆绑二进制。

单独扫描：

deslop . --notext --nohtml --no-color

读取 .deslop/deslop-report.json。CLI 不能查询尚未写入的片段：修改前查看基线报告，修改后重新扫描，并检查 clusters[].occurrences[] 中的改动路径。复用或整合确认的副本后再扫描。未修改文件可以复用解析缓存，但分析仍考虑全仓库关系。

CLI 也能比较两个已有位置。两个入口都不可用时，应说明限制，不要猜测。

使用报告内嵌的 schema_doc；MCP 会话中请求一次 schema-doc 即可。解析 JSON，而非文本或 HTML。

字段	含义
`metrics.duplication_percent`	克隆覆盖行数除以已分析行数，不是检测准确率。
`metrics.threshold.breached`	是否超过配置的重复率上限。CLI 先写报告，再以 `3` 退出。
`clusters`	克隆按质量降序排列，其后是参考信息。
`cluster.kind`	上表的分类；当前报告使用 `kind`，不是旧字段 `bucket`。
`cluster.mass` / `cluster.rank`	克隆影响和位置。参考信息质量为零，没有克隆排名。
`cluster.severity`	诊断级别，与质量和重复百分比独立。
`occurrences[].hidden`	由报告策略隐藏的位置，不贡献重复行数。