أظهرت دراسة قارنت البحث اللفظي (grep) مع التنقل الدلالي المدعوم بـ LSP أن وكلاء الترميز غالبًا ما يفضلون grep رغم دقة LSP الأعلى. عند اختبار ثلاثة نماذج من Claude (Opus 4.8، Sonnet 4.6، Haiku 4.5) على مستودعات Python وTypeScript، اختار الوكلاء الأدوات الدلالية فقط بنسبة 0-6% من الوقت لمهام تحديد موقع الكود البسيطة. فرض مسارات دلالية أولًا قلل معدلات النجاح من 100% إلى 89%. ومع ذلك، بالنسبة لمهام اكتمال المراجع مثل العثور على جميع المتصلين، اختار النماذج التنقل الدلالي بنسبة 45-57% من الوقت، محققين دقة قدرها 1.00 مقابل 0.76 لـ grep من خلال إزالة المطابقات الخاطئة. ظل الاستدعاء قريبًا من 0.66 لكليهما، مقيدًا بعمق الوكيل وليس بدقة الاسترجاع. شهد النماذج الأقوى مكاسب في الدقة ولكن مع زيادة استهلاك الرموز. أثبت ضجيج قاعدة الكود أنه حاسم: في مستودعات TypeScript النظيفة، لم يوفر LSP أي مكسب في F1 واستخدم 16% أكثر من الرموز؛ في المستودعات الضوضائية، حسّن LSP F1 بمقدار 0.246 مع تقليل استهلاك الرموز بنسبة 12%. كان المؤشر الرئيسي هو الضجيج اللفظي، وليس قوة الكتابة الثابتة. تشير النتائج إلى أن قابلية استخدام الأدوات تعتمد على تنسيق إرجاع السياق ومعرفة النموذج، وليس فقط على الدقة. يعمل النموذج وحلقة الأدوات المألوفة كسطح قدرة واحد، ويتم التوجيه حسب نوع المهمة وليس حسب العادة.