Serena

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Serena：免費的程式碼撰寫助手！具備語意程式碼庫理解能力，能進行精確的編輯，並提供強大的 AI 輔助。 0
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What is Serena?

在處理複雜的程式碼庫時，往往需要應付錯綜複雜的結構和相依性。雖然 AI 程式碼輔助工具能提供協助，但許多工具都帶有高昂的訂閱費、API 費用，或是在不深入了解程式碼語義的情況下運作。Serena 提供了一種不同的方法：它是一個功能強大的程式碼代理，可與您偏好的大型語言模型 (LLM) 整合，直接且智能地在您的專案原始碼中工作，而且完全免費。

您可以將 Serena 視為 LLM 的推理能力與實際程式碼需求之間的重要橋樑。它為 Claude 或開放權重的替代模型配備了必要的工具，以進行語義程式碼檢索和精確編輯，使其功能更像是一位使用 IDE 進階功能的資深開發人員。

您會使用的主要功能

  • 🆓 免費運作： 使用模型上下文協議 (MCP) 將 Serena 與 Claude Desktop 等客戶端（甚至免費層級）整合，或使用 Agno 框架連接到免費模型（透過 Ollama、Together 等），從而消除經常性的 API 費用或訂閱費。

  • 🧠 利用語義程式碼智慧： Serena 使用語言伺服器協議 (LSP)，這是為 IDE 提供支援的相同技術，以獲得對程式碼的符號理解。這表示它可以準確地：

    • 尋找符號定義（函數、類別、變數）。

    • 識別符號在整個專案中的引用位置。

    • 根據含義（而不僅僅是文字匹配）導航複雜的程式碼結構。

  • ✍️ 執行精確的程式碼編輯： 超越簡單的文字插入。Serena 使 LLM 能夠根據程式碼結構進行有針對性的變更：

    • 在特定符號之前或之後插入程式碼。

    • 準確地替換整個函數或方法的主體。

    • 在需要時根據行號修改程式碼，並指示仔細檢查上下文。

  • 🔌 與您選擇的 LLM 整合： 您不會被鎖定在特定的 AI 供應商。

    • MCP Server： 直接與 Anthropic 的 Claude Desktop 等支援的客戶端連接（預計支援 ChatGPT Desktop）。

    • Agno Framework： 透過 Agno 代理框架使用 Serena 的工具，開啟與 Google、OpenAI、DeepSeek 或本機/開放權重模型相容性。

  • 🛠️ 執行 Shell 命令： 允許 Serena（在您透過 MCP 明確允許每次執行後）執行測試、linter、建置腳本或其他命令，從而實現自主錯誤檢查和更正循環。

  • 📝 利用專案記憶： Serena 會執行初始載入以了解您的專案結構，並且可以建立/讀取「記憶」（簡單檔案）以在會話之間保留上下文，或用於複雜的多步驟任務。

Serena 如何為您工作：使用案例

  1. 實作新功能： 您需要將使用者身份驗證添加到您的 Python Web 應用程式。您可以指示您的 LLM 透過 Serena 分析現有程式碼庫，使用語義搜尋識別相關的檔案和函數（如使用者模型或請求處理程式），讀取必要的上下文，起草登入/註冊端點的實作，並將新程式碼插入到正確的類別或模組中。然後，您可以要求它執行 git diff 以檢查變更。

  2. 重構大型模組： 您的 TypeScript 專案中有一个單體式 utils.ts 檔案需要分解。Serena 可以協助 LLM 識別檔案中的所有函數，找到程式碼庫中每個實用函數的匯入和使用位置，協助規劃新的模組化結構，然後根據其符號理解執行必要的編輯（建立新檔案、移動函數、更新匯入語句）。

  3. 透過測試執行進行偵錯： 最近變更後，測試案例失敗，但錯誤訊息不明確。您可以要求 Serena 使用 execute_shell_command 執行特定的測試檔案，分析輸出日誌 (read_file)，使用 find_symbol 或 find_referencing_symbols 找出潛在問題的程式碼區段，建議修復，使用編輯工具套用它們，並重新執行測試以確認解決方案，所有這些都在聊天介面中完成。

為什麼選擇 Serena？

Serena 的突出之處在於提供複雜、具有語義意識的程式碼輔助，而沒有許多商業工具的相關成本。與純粹基於文字或基本 RAG 方法相比，它對 LSP 的依賴允許與您的程式碼庫進行更深入、更準確的互動，尤其是在大型專案中。LLM 選擇和整合方法（MCP 或 Agno）的靈活性讓您掌控一切。它是一個由開發人員為開發人員構建的開源工具，旨在讓所有人都能使用強大的 AI 程式碼功能。

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