[问与答] 怎么可以有效利用 LLM 分析开源项目，如 Vue/React？

最近在学习新框架的过程中，我想通过大语言模型（ LLM ）来强化对项目源代码的理解。我发现 Claude 可以将代码块通过 Mermaid 转换成图形，这无疑能让开发者更好地学习和理解代码模块。

然而，由于 LLM 有 Token 数量的限制，开源项目的文件和代码量通常很大，直接将完整代码提供给 LLM 进行分析并不现实。

如果手动分段和汇总代码，操作也不太现实（当代码量很大时，多个 LLM 会话还是需要手动处理）。

我发现编译过程中有一个抽象语法树（ AST ）的概念，可以解析代码，生成一种结构化表示，便于理解代码各部分的关系。通过 AST 可以很容易提取函数、类、变量等信息。

尽管将代码转成 AST 之后再让 LLM 理解是一种抽象的解决方案，但这种方法可能依然会超出 Token 的限制。

像通过 CodeBERT 结合 RAG 这样的方案，虽然可以通过代码的特定标识做检索，但不能在抽象理解后让 LLM 再次处理。

关于这种组合策略，还有哪些其他方向可以考虑？