Serena

Travailler sur des bases de code complexes implique souvent de naviguer dans des structures et des dépendances complexes. Bien que les assistants de codage IA puissent être utiles, beaucoup sont assortis de frais d'abonnement élevés, de coûts d'API ou fonctionnent sans une compréhension approfondie de la sémantique de votre code. Serena propose une approche différente : un agent de codage compétent qui s'intègre à vos grands modèles de langage (LLM) préférés pour travailler directement et intelligemment dans le code source de votre projet, et ce, entièrement gratuitement.

Considérez Serena comme le pont essentiel entre la puissance de raisonnement d'un LLM et les besoins pratiques du codage. Il fournit à des modèles comme Claude ou à des alternatives open-weight les outils nécessaires pour une récupération sémantique du code et une édition précise, leur permettant de fonctionner comme un développeur expérimenté utilisant les fonctionnalités avancées d'un IDE.

Principales fonctionnalités que vous utiliserez

• 🆓 Fonctionnement sans frais : Intégrez Serena à l'aide du protocole de contexte de modèle (MCP) avec des clients comme Claude Desktop (même le niveau gratuit) ou utilisez le framework Agno pour vous connecter à des modèles gratuits (via Ollama, Together, etc.), éliminant ainsi les frais d'API récurrents ou les frais d'abonnement.

• 🧠 Tirez parti de l'intelligence sémantique du code : Serena utilise le protocole LSP (Language Server Protocol), la même technologie qui alimente les IDE, pour acquérir une compréhension symbolique de votre code. Cela signifie qu'il peut effectuer avec précision les opérations suivantes :

• Trouver les définitions des symboles (fonctions, classes, variables).

• Identifier où les symboles sont référencés dans l'ensemble de votre projet.

• Naviguer dans des structures de code complexes en fonction du sens, et pas seulement de la correspondance textuelle.

• ✍️ Effectuer des modifications précises du code : Allez au-delà de la simple insertion de texte. Serena permet aux LLM d'apporter des modifications ciblées en fonction de la structure du code :

• Insérer du code avant ou après des symboles spécifiques.

• Remplacer avec précision l'ensemble du corps d'une fonction ou d'une méthode.

• Modifier le code en fonction des numéros de ligne si nécessaire, avec des instructions pour revérifier le contexte.

• 🔌 Intégration avec le LLM de votre choix : Vous n'êtes pas limité à un fournisseur d'IA spécifique.

• Serveur MCP : Connectez-vous directement avec les clients compatibles tels que Claude Desktop d'Anthropic (avec la prise en charge de ChatGPT Desktop prévue).

• Framework Agno : Utilisez les outils de Serena via le framework d'agent Agno, ouvrant ainsi la compatibilité avec les modèles de Google, OpenAI, DeepSeek ou les modèles locaux/open-weight.

• 🛠️ Exécuter des commandes Shell : Autorisez Serena (avec votre autorisation explicite pour chaque exécution via MCP) à exécuter des tests, des linters, des scripts de construction ou d'autres commandes, ce qui permet des cycles autonomes de vérification et de correction des erreurs.

• 📝 Utiliser les mémoires de projet : Serena effectue un onboarding initial pour comprendre la structure de votre projet et peut créer/lire des "mémoires" (fichiers simples) pour conserver le contexte entre les sessions ou pour les tâches complexes en plusieurs étapes.

Comment Serena fonctionne pour vous : Cas d'utilisation

1. Implémentation d'une nouvelle fonctionnalité : Vous devez ajouter l'authentification des utilisateurs à votre application web Python. Vous pouvez demander à votre LLM, via Serena, d'analyser le code existant, d'identifier les fichiers et fonctions pertinents (comme les modèles d'utilisateurs ou les gestionnaires de requêtes) à l'aide de la recherche sémantique, de lire le contexte nécessaire, de rédiger l'implémentation des points de terminaison de connexion/inscription et d'insérer le nouveau code dans les classes ou modules appropriés. Vous pouvez ensuite lui demander d'exécuter git diff pour examiner les modifications.

2. Refactorisation d'un grand module : Vous avez un fichier monolithique utils.ts dans votre projet TypeScript qui doit être décomposé. Serena peut aider le LLM à identifier toutes les fonctions du fichier, à trouver tous les emplacements du code où chaque fonction utilitaire est importée et utilisée, à aider à planifier la nouvelle structure modulaire, puis à effectuer les modifications nécessaires (création de nouveaux fichiers, déplacement de fonctions, mise à jour des instructions d'importation) en fonction de sa compréhension symbolique.

3. Débogage avec exécution de test : Un cas de test échoue après des modifications récentes, mais le message d'erreur n'est pas clair. Vous pouvez demander à Serena d'exécuter le fichier de test spécifique à l'aide de execute_shell_command, d'analyser les journaux de sortie (read_file), d'identifier les sections de code potentiellement problématiques à l'aide de find_symbol ou find_referencing_symbols, de suggérer des correctifs, de les appliquer à l'aide d'outils d'édition et de réexécuter le test pour confirmer la résolution, le tout dans l'interface de chat.

Pourquoi choisir Serena ?

Serena se distingue en fournissant une assistance au codage sophistiquée et sensible à la sémantique, sans les coûts associés à de nombreux outils commerciaux. Son recours au protocole LSP permet une interaction plus approfondie et plus précise avec votre code par rapport aux approches purement textuelles ou RAG de base, en particulier dans les grands projets. La flexibilité dans le choix du LLM et les méthodes d'intégration (MCP ou Agno) vous donnent le contrôle. Il s'agit d'un outil open-source créé par des développeurs, pour des développeurs, dans le but de rendre les puissantes capacités de codage de l'IA accessibles à tous.