Velocidade da inteligência artificial na busca de arquivos
Desenvolvido com Rust, fff é um kit de ferramentas para agentes de inteligência artificial e editores de texto que realiza buscas em arquivos com alta velocidade e precisão. Com suporte a C e NodeJS, oferece uma estrutura que pode ser integrada a diversos ambientes de desenvolvimento.
Atualizações
- 27 de setembro de 2026: Estrelas 10,309 → 10,873, versão mais recente v0.11.0 (21 de setembro de 2026).
- 31 de agosto de 2026: Estrelas 10,033 → 10,309, versão mais recente v0.10.6 (30 de agosto de 2026).
- 17 de agosto de 2026: Estrelas 10,015 → 10,033, versão mais recente v0.10.5 (16 de agosto de 2026).
- 16 de agosto de 2026: Estrelas 9,894 → 10,015, versão mais recente v0.10.4 (15 de agosto de 2026).
O que você ganha
- Ele fornece alta velocidade na pesquisa de arquivos e navegação de conteúdo.
- Ele oferece classificação baseada em frequência que prioriza arquivos usados com frequência.
- Ele fornece indexação otimizada para agentes e editores de inteligência artificial.
Instalação
curl -L https://dmtrkovalenko.dev/install-fff-mcp.sh | bashpi install npm:@ff-labs/pi-fffExecução
For any file search or grep in the current git-indexed directory, use fff tools.Se você não programa
Use ferramentas fff para todas as operações de pesquisa de arquivos e rastreamento de conteúdo (grep) em meu projeto. Essas ferramentas retornarão resultados mais eficientes graças à classificação baseada em frequência e aos recursos de indexação rápida.
Repositório: https://github.com/dmtrKovalenko/fff. Baseie-se nas instruções oficiais no arquivo README deste repositório para a instalação e execução.
Antes de começar, verifique em qual sistema operacional estamos e se as ferramentas necessárias (ex: Python, Node.js, Git, Docker) estão instaladas. Instale as que faltarem passo a passo de acordo com este sistema.
Crie uma pasta nova e vazia para trabalhar. Não toque em arquivos fora desta pasta e não exclua nada. Antes de executar cada comando, diga o que você vai fazer em uma frase.
Diga-me o que devo ver na tela ao final de cada etapa. Se ocorrer um erro, colarei a mensagem de erro para você exatamente como ela é, e vamos corrigi-la juntos.
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Links
A TreScout não desenvolveu esta ferramenta · nós a encontramos nas tendências do GitHub e a apresentamos. Esta página descreve o repositório em 2026-06-02: A contagem de estrelas e o nosso texto são daquele dia, o repositório pode ter mudado desde então. Consulte o link do repositório para ver o estado atual. O texto de apresentação foi preparado com IA a partir da própria documentação do repositório e esta página foi traduzida automaticamente do original em turco · a versão turca é a que vale.