Serena

Работа над сложными кодовыми базами зачастую подразумевает навигацию по запутанным структурам и зависимостям. И хотя AI-ассистенты в написании кода могут помочь, многие из них требуют немалых денег за подписку, оплату API или работают без глубокого понимания семантики вашего кода. Serena предлагает иной подход: мощный агент кодирования, который интегрируется с предпочитаемыми вами большими языковыми моделями (LLM) для прямой и интеллектуальной работы с исходным кодом вашего проекта, и при этом совершенно бесплатно.

Представьте Serena как связующее звено между мощью рассуждений LLM и практическими потребностями кодирования. Она предоставляет таким моделям, как Claude, или альтернативам с открытым исходным кодом инструменты, необходимые для семантического поиска кода и точного редактирования, позволяя им функционировать подобно опытному разработчику, использующему продвинутые функции IDE.

Основные функции, которые вы будете использовать

• 🆓 Работа без затрат: Интегрируйте Serena, используя Model Context Protocol (MCP) с такими клиентами, как Claude Desktop (даже бесплатный тарифный план), или используйте фреймворк Agno для подключения к бесплатным моделям (через Ollama, Together и т. д.), избегая регулярных платежей за API или подписку.

• 🧠 Используйте семантический анализ кода: Serena использует Language Server Protocol (LSP), ту же технологию, которая лежит в основе IDE, для получения символического понимания вашего кода. Это означает, что она может точно:

• Находить определения символов (функций, классов, переменных).

• Определять, где символы упоминаются во всем вашем проекте.

• Перемещаться по сложным структурам кода, основываясь на значении, а не только на текстовом соответствии.

• ✍️ Выполняйте точное редактирование кода: Выходите за рамки простой вставки текста. Serena позволяет LLM вносить целенаправленные изменения на основе структуры кода:

• Вставлять код до или после определенных символов.

• Точно заменять все тело функции или метода.

• Изменять код на основе номеров строк, когда это необходимо, с инструкциями по перепроверке контекста.

• 🔌 Интеграция с выбранной вами LLM: Вы не привязаны к конкретному поставщику AI.

• MCP Server: Подключайтесь напрямую к поддерживаемым клиентам, таким как Claude Desktop от Anthropic (с ожидаемой поддержкой ChatGPT Desktop).

• Agno Framework: Используйте инструменты Serena через агентский фреймворк Agno, открывая совместимость с моделями от Google, OpenAI, DeepSeek или локальными/open-weight моделями.

• 🛠️ Выполнение команд оболочки: Разрешите Serena (с вашего явного разрешения на каждое выполнение через MCP) запускать тесты, линтеры, скрипты сборки или другие команды, обеспечивая автономную проверку ошибок и циклы исправления.

• 📝 Используйте Project Memories: Serena выполняет первоначальную адаптацию, чтобы понять структуру вашего проекта, и может создавать/читать "memories" (простые файлы) для сохранения контекста между сессиями или для сложных многоэтапных задач.

Как Serena работает для вас: Примеры использования

1. Реализация новой функции: Вам нужно добавить аутентификацию пользователей в ваше Python-веб-приложение. Вы можете поручить вашей LLM, через Serena, проанализировать существующую кодовую базу, определить соответствующие файлы и функции (такие как модели пользователей или обработчики запросов) с использованием семантического поиска, прочитать необходимый контекст, составить черновик реализации конечных точек входа/регистрации и вставить новый код в правильные классы или модули. Затем вы можете попросить ее запустить git diff, чтобы просмотреть изменения.

2. Рефакторинг большого модуля: У вас есть монолитный файл utils.ts в вашем TypeScript-проекте, который необходимо разбить. Serena может помочь LLM определить все функции в файле, найти каждое место в кодовой базе, где импортируется и используется каждая служебная функция, помочь в планировании новой модульной структуры, а затем выполнить необходимые изменения (создание новых файлов, перемещение функций, обновление операторов импорта) на основе ее символического понимания.

3. Отладка с помощью выполнения тестов: Тест не проходит после последних изменений, но сообщение об ошибке не является ясным. Вы можете попросить Serena выполнить конкретный файл теста с помощью execute_shell_command, проанализировать выходные журналы (read_file), точно определить потенциально проблемные разделы кода с помощью find_symbol или find_referencing_symbols, предложить исправления, применить их с помощью инструментов редактирования и повторно запустить тест для подтверждения разрешения, и все это в интерфейсе чата.

Почему стоит выбрать Serena?

Serena выделяется тем, что предоставляет сложную, семантически-осведомленную помощь в кодировании без связанных с этим затрат, характерных для многих коммерческих инструментов. Ее опора на LSP обеспечивает более глубокое и точное взаимодействие с вашей кодовой базой по сравнению с чисто текстовыми или базовыми подходами RAG, особенно в крупных проектах. Гибкость в выборе LLM и методах интеграции (MCP или Agno) дает вам контроль. Это инструмент с открытым исходным кодом, созданный разработчиками для разработчиков, стремящийся сделать мощные возможности AI-кодирования доступными для всех.