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codebase-memory-mcp 评测方法论：可复现地量化答案质量、延迟稳定性与 Agent 节省量

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本文基于 codebase-memory-mcp（下称 CBM）仓库中的 MEASURING_SAVINGS.md 展开，讲解如何在自己的仓库上独立复现"答案质量、图查询延迟与稳定性、Agent 模型 token / 工具调用节省量"三类指标的完整测量流程。读完并照做之后，你能得到一份带冻结 SHA、隔离会话和原始计数依据的评测记录，而不是把"查询很快"误读成"回答更对"或"更省 token"。

为什么必须把三类问题分开测量

CBM 把代码库索引为持久知识图谱，README 公布的 性能数据（如"五个结构性查询约 3,400 tokens vs 文件逐个探索约 412,000 tokens"）与 31 个真实仓库的评估结果（83% 答案质量、token 与工具调用数下降）是发布层面的结论。要在自己的仓库上得出可辩护的结论，必须回答三个彼此独立的问题：

1. Agent 给出的答案是否更好？
2. CBM 在该负载下是否快速、稳定？
3. 基于图（graph）的探索是否比逐文件（file-by-file）探索使用更少的模型 token 或工具调用？

三者不可互相替代：一次快速的图查询不能证明最终答案正确；而 CBM 内部的查询计数器（query_count）只能统计 CBM 侧的工具调用，看不到 Agent 的模型 token 消耗，也看不到非 CBM 的工具调用（如文件列表、文本搜索、文件读取）。因此三类指标必须分开测量、分开报告。README 的 性能章节、语言级基准 BENCHMARK.md（PASS/PARTIAL/FAIL 评分体系）以及更完整的对比方法论 EVALUATION_PLAN.md 提供了评分概念和更广泛的对照实验框架，而 MEASURING_SAVINGS.md 是一份可直接执行的"小配方"。

第一步：冻结实验

文档中所有 shell 示例要求 POSIX 兼容 shell（macOS/Linux，或 Windows 上的 Git Bash），不是原生 PowerShell 语法。所有命令块要在同一个专用 shell 中顺序执行：set -eu提供 fail-fast 语义，且脚本会先捕获 Git 命令输出再测试，防止内层命令失败被误判为"工作区干净"。

实验前必须记录的信息

在任何条件开始之前，先记录：

• 仓库 URL 或本地标识，以及精确的 Git commit SHA；
• 问题集，以及每个问题期望答案的范围（expected scope）；
• CBM 版本、索引模式（index mode）、操作系统与机器配置；
• Agent 模型/版本、系统提示词、工具说明、上下文上限、每问题预算；
• 哪个条件先跑，以及任何预热（warm-up）策略；
• 用于记录 token 与工具调用的客户端或评测 harness。

两个条件必须使用相同的仓库 SHA、问题集、模型、提示词、预算和"干净会话"策略；不要让第二个条件看到第一个条件的答案或工具结果。如果重复实验，重复次数与聚合方法必须在看结果之前定好，并保留每一次运行——包括失败和零结果查询。

为两个条件创建干净的 detached worktree

不能只在"看起来干净"的工作副本上跑实验：冻结实验必须连未跟踪文件（untracked files）一起考虑。因此为两个条件各建一个独立的干净 detached worktree，并把产物目录放在两个 worktree 之外：

set -eu SOURCE_REPO=/absolute/path/to/source-repository COMMITISH=main SHA=$(git -C "$SOURCE_REPO" rev-parse "$COMMITISH^{commit}") || exit 1 MODE=full RUN_ROOT=$(mktemp -d) || exit 1 GRAPH_REPO="$RUN_ROOT/graph" BASELINE_REPO="$RUN_ROOT/baseline" ARTIFACT_ROOT="$RUN_ROOT/artifacts" git -C "$SOURCE_REPO" worktree add --detach "$GRAPH_REPO" "$SHA" || exit 1 git -C "$SOURCE_REPO" worktree add --detach "$BASELINE_REPO" "$SHA" || exit 1 mkdir "$ARTIFACT_ROOT" || exit 1 GRAPH_SHA=$(git -C "$GRAPH_REPO" rev-parse HEAD) || exit 1 GRAPH_STATUS=$(git -C "$GRAPH_REPO" status --porcelain=v1 --untracked-files=all) || exit 1 BASELINE_SHA=$(git -C "$BASELINE_REPO" rev-parse HEAD) || exit 1 BASELINE_STATUS=$(git -C "$BASELINE_REPO" status --porcelain=v1 --untracked-files=all) || exit 1 test "$GRAPH_SHA" = "$SHA" || exit 1 test -z "$GRAPH_STATUS" || exit 1 test "$BASELINE_SHA" = "$SHA" || exit 1 test -z "$BASELINE_STATUS" || exit 1

要点：

• status --porcelain=v1 --untracked-files=all会把未跟踪文件也算作脏，test -z断言其输出为空才算干净；
• 在索引之前、以及每个条件开始前，都要再重复一遍对应的 SHA 与干净性断言；
• 断言失败时停止并新建 detached worktree，不要用删除未知文件的方式把一个复用过的 checkout"洗"成干净状态；
• 所有运行产物写入ARTIFACT_ROOT，避免污染任一条件 worktree。

第二步：图条件预检（Preflight）

每次测量 Graph 条件之前，立即重跑该 worktree 的干净性断言，并要求对这个精确 worktree、这个模式做一次成功的全新索引：

set -eu GRAPH_SHA=$(git -C "$GRAPH_REPO" rev-parse HEAD) || exit 1 GRAPH_STATUS=$(git -C "$GRAPH_REPO" status --porcelain=v1 --untracked-files=all) || exit 1 test "$GRAPH_SHA" = "$SHA" || exit 1 test -z "$GRAPH_STATUS" || exit 1 codebase-memory-mcp cli index_repository \ --repo-path "$GRAPH_REPO" \ --mode "$MODE" || exit 1 GRAPH_SHA_AFTER=$(git -C "$GRAPH_REPO" rev-parse HEAD) || exit 1 GRAPH_STATUS_AFTER=$(git -C "$GRAPH_REPO" status --porcelain=v1 --untracked-files=all) || exit 1 test "$GRAPH_SHA_AFTER" = "$SHA" || exit 1 test -z "$GRAPH_STATUS_AFTER" || exit 1

索引前后各做一次 SHA/干净性断言，防止索引过程改变了仓库状态。CLI 模式本身不启动协调守护进程，只持有命令生命周期的准入租约，详见 README 的 CLI Mode 章节。

从响应中提取项目名，并做状态交叉核对

从成功的索引响应中取PROJECT_NAME。verbose 的 status 调用只适合做 root/当前 HEAD 的交叉核对：

codebase-memory-mcp cli list_projects codebase-memory-mcp cli index_status --project PROJECT_NAME --verbose

核对root_path是否等于GRAPH_REPO、git.head_sha是否等于SHA、Git 上下文是否 detached。这里有一个关键的证据边界：index_status描述的是项目根目录及其当前文件系统 Git 上下文，它本身不能证明被索引的记录来自该修订版本。真正的新鲜度依据是"紧邻其前的一次成功的全新index_repository调用"。

代表性查询验证

最后跑一条或多条代表性查询，其期望符号必须在记录的 SHA 上直接人工验证过：

codebase-memory-mcp cli search_graph \ --project PROJECT_NAME \ --name-pattern 'KNOWN_SYMBOL_PATTERN' \ --limit 10

只有当三件事同时成立才能开始测量：全新索引成功、status 交叉核对指向预期的 detached checkout 与当前 SHA、代表性查询返回期望符号。把索引响应、status 输出和查询输出与本次运行产物一起保存。在跑 file-by-file 条件前，同样对BASELINE_REPO重跑一遍 SHA 与干净性断言。

测量一：答案质量（Answer Quality）

构造一个固定的真实开发者问题集，覆盖这些维度（凡适用的话）：定义发现、关系或调用路径、定向源码检索、架构、横切关注点问题。每个问题都要记录期望范围，或一份独立推导出的 ground truth。

两个隔离条件的工具面：

评分时对照冻结 SHA 上的源码，而不是对照"听起来是否可信"。BENCHMARK.md 中的精简 rubric 用 PASS (1.0)、PARTIAL (0.5)、FAIL (0.0) 计分，并把真正不适用的题目从分母中剔除。要做更细粒度的比较，则遵循 EVALUATION_PLAN.md：正确性、完整性、具体性分开打分，评分者对"哪个条件产出了哪个答案"保持盲评，A/B 顺序随机化，且评分必须附源码证据。

最后一条纪律：质量分数要与效率指标并排放置但分开统计。token 下降只有当答案仍然达到选定的质量门槛时才有意义。

测量二：延迟与稳定性

索引耗时与查询延迟分开记录

索引时间和查询延迟分开计时，并把索引运行分类为 full-source、artifact-assisted 或 incremental。这里有一个仓库特有的判定细节：当本地没有项目数据库时，index_repository可以先导入兼容的.codebase-memory/graph.db.zst工件，再走增量清单路线（该机制即 README 的 Team-Shared Graph Artifact 章节）。计时之前要记录GRAPH_REPO中该工件是否存在、保留索引日志，并且必须在日志中找到一条包含db与size_mb的成功artifact.import记录，才能把这次运行归类为 artifact-assisted。

这一点可以直接在源码中验证。src/pipeline/artifact.c 中，导入成功后写入的记录正是：

// src/pipeline/artifact.c#L1201-L1202 cbm_log_info("artifact.import", "db", cache_db_path, "size_mb", itoa_buf((int)((size_t)dlen / ART_BYTES_PER_MB)));

而失败或跳过路径记录的是skip（如 schema 版本不匹配）或err。所以文档的告诫是准确的：仅仅尝试过 bootstrap，或一条包含skip/err的artifact.import记录，都不构成"工件被使用"的证据。

对查询侧：使用同一固定工作负载、同一顺序，提前标记预热调用；保留每次调用的耗时与退出状态，而不是只留一个平均值。报告时要注明机器、操作系统、CBM 版本、仓库 SHA、索引模式、问题集、索引运行类别，以及查询结果是冷（cold）还是热（warm）。

内置诊断：CBM_DIAGNOSTICS

对于 daemon 支撑的运行，在第一个会话启动之前启用诊断。daemon 在启动时捕获环境；如果它已经在运行，必须先关闭所有 daemon 支撑的会话再改设置。完整环境契约见 CONFIGURATION.md 第 4 节：

export CBM_DIAGNOSTICS=1

CBM 会在系统临时目录下新建一个随机化、仅属主可读的诊断目录——不要假设或手工构造旧的、可预测的/tmp文件名。精确的snapshot与trajectory路径要从${CBM_CACHE_DIR}/logs/cbm-daemon.log（默认缓存目录为~/.cache/codebase-memory-mcp）中的diagnostics.startJSON 记录中发现。该记录通过控制级日志通道发出，即使配置了抑制普通日志的日志级别也会输出——源码中可以确认这一设计意图（src/foundation/diagnostics.c 的注释明确写着"Discovery must survive CBM_LOG_LEVEL suppression"）：

// src/foundation/diagnostics.c#L670-L671 cbm_log_control("diagnostics.start", "snapshot", g_diag_path, "trajectory", g_diag_ndjson_path, "interval_s", interval);

两个诊断文件的作用：

• snapshot.json（实时快照）：包含 CBM 侧的query_count、query_errors、query_total_us、query_avg_us、query_max_us以及进程资源计数器（见 src/foundation/diagnostics.c#L593-L597 的 JSON 输出）；
• trajectory.ndjson（留存文件）：提供资源与查询计数随时间变化的趋势。

这两份数据适合做 CBM 延迟与稳定性分析，但不是Agent 模型用量或非 CBM 工具调用的记录。README 的 Troubleshooting & Diagnostics 章节解释了文件的完整内容与保留/轮转行为。另外，一个 daemon 可能被多个会话共享：归因计数器到单一工作负载时，应使用"否则处于空闲"的 daemon，记录 before/after 值，或启动专用运行。

标准 Soak 工作负载

从源码 checkout 出发，标准的耐力（endurance）入口是：

scripts/soak-legs.sh build/c/codebase-memory-mcp 10

它依次执行 quick 混合负载与只读的 query-leak 负载，检查存在合法的完成摘要，并写出每次调用的延迟与资源结果。仓库中的 scripts/soak-legs.sh 证实了这一序列的所有权：它把quick与query-leak两条 leg 都转发给scripts/soak-test.sh，并带一个完成摘要守卫——任何一条 leg 即使退出码为零、只要日志中没有=== soak-test: PASSED ===摘要，就按失败处理（见 soak-legs.sh 的 run_leg 守卫）。具体而言：

• quick leg 写入soak-results/；query-leak leg（CBM_SOAK_MODE=query-leak --skip-crash-test）写入soak-results-query-leak/；
• 每个目录包含latency.csv、metrics.csv、summary.txt；
• 两个 CSV 以如下精确表头开头（可在 scripts/soak-test.sh#L164-L165 中逐字核对）：

timestamp,tool,duration_ms,exit_code timestamp,uptime_s,rss_bytes,heap_committed,fd_count,query_count,query_max_us

不要直接调用scripts/soak-test.sh：soak-legs.sh拥有发布门禁序列。query-leak leg 的语义值得注意：它完成首次索引后不再索引或变更任何数据，因此任何 RSS 增长都只能来自查询路径的泄漏，而不是 WAL/索引抖动——这是把"稳定性"证据做得干净的一个小技巧。

这些产物只能作为稳定性与 CBM 延迟证据，不能作为答案质量或模型 token 证据。

测量三：Token 与工具调用节省

在同样的冻结输入上跑 Graph 与 file-by-file 两个条件。模型最终输入/输出 token 数与 Agent 总工具调用量只能由 MCP 客户端或评测 harness 捕获——CBM 自己不可能知道。

数据行模式

把每个run_id定义为一个成对的实验重复（paired replicate）；每个(run_id, condition)恰好是一个回答一个问题的隔离客户端会话。对客户端直接测量的每个 usage window 记一行：

run_id,condition,repo_sha,question_id,window,input_tokens,output_tokens,total_tokens,tool_calls,wall_time_ms,answer_artifact,quality_score

行内tool_calls的含义是该同一窗口内客户端全部工具调用的计数：包括编排调用、该条件允许的图/文件工具、重试、错误、零结果调用——不要只数 CBM 调用。候选窗口有两个：

• Answering tokens：围绕答题阶段固定标记之间的输入+输出 token；
• Full-session tokens：整个隔离会话，包括定位（orientation）、初始探测、死胡同、答案格式化。

full-session 数值最能代表采纳者的总成本；answering 窗口帮助解释差异从何而来。两条红线：不要用 CBM 的query_count冒充tool_calls（它看不见文件搜索、文件读取或其他客户端工具）；不要推断缺失的窗口、把会话总量拆分到多个问题、或把一个会话总量复制到多个问题行。

计算口径

对每个 Graph/baseline 对，只比较双方客户端都直接报告过的窗口，每个(run_id, condition, window)至多一行；某窗口任一方无法暴露，就省略该窗口或记 N/A 并排除出比较。选定一个窗口W，只用同一窗口的行计算：

token reduction (%) = 100 * (baseline tokens - Graph tokens) / baseline tokens tool-call reduction (%) = 100 * (baseline calls - Graph calls) / baseline calls token ratio = baseline tokens / Graph tokens tool-call ratio = baseline calls / Graph calls

每个共同测量的窗口都要分别计算并分别标注；绝不混合不同窗口的分子分母。边界规则：baseline token/调用为零时，对应 reduction 百分比记 N/A；Graph token/调用为零时，对应 ratio 记 N/A；不要加伪计数（pseudocount）。发布结果时，比率与百分比必须与原始成对计数一起给出，并同时发布每对的质量结果、运行次数、聚合方法、失败情况和实验控制项。最后一个警告：绝不要把某一个仓库、问题集、模型或机器上的结果变成普适的节省量声明。

复现性清单

原文档以一份检查单收尾，它本身就是文章最重要的自检工具：

• 记录了仓库身份与精确 SHA；每个条件使用无 tracked/untracked 变更的干净 detached worktree；
• 保留了 CBM 版本、索引模式、项目名与预检输出；
• 每次 Graph 运行都紧跟一次对冻结 worktree 和模式的成功全新索引；verbose status 只是 root/当前 HEAD 的交叉核对；
• 问题、ground truth、提示词、预算、条件顺序全部冻结；
• Graph 与 file-by-file 运行使用隔离会话与相同控制变量；
• 质量、CBM 延迟/稳定性、Agent 节省量分开报告；
• 用量计数直接来自客户端或评测 harness；每个条件运行是一个隔离的问题/会话；共同窗口用独立行；不支持的窗口省略或记 N/A，不做推断；
• 诊断路径来自diagnostics.start，而非猜测的临时路径；
• 保留原始输出、错误、零结果与计算输入；
• 每个结论都标明其仓库、SHA、问题集、模型、机器与运行次数，不含臆造或外推的基准数字。

小结

这份方法论文档的价值不在于任何单一命令，而在于证据边界：SHA 断言 + 全新索引回答"图来自哪个版本"，artifact.import的成功记录回答"工件是否真的被使用"，diagnostics.start回答"诊断文件在哪"，客户端 harness 的 usage window 回答"Agent 实际花了多少"。把这些边界逐一钉死之后，你在自己仓库上得到的质量、延迟与节省量数字，才具备与 README 发布数字对等的可复核性。

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