なぜSerenaを使うとAIのコード編集が正確になるのか？

なぜSerena MCP Serverを使うとAIのコード編集が正確になるのか AIがコードを理解する二つのアプローチ 現在のAI開発ツールは、コードを理解するために主に二つのアプローチを活用している。一つは「意味的な類似性」で関連コードを発見するRAG（Retrieval-Augmented Generation）、もう一つは「構文的な構造」を解析するLSPといった技術だ。重要なのは、これらは対立する技術ではなく、それぞれに強みがあるということである。 CursorやGitHub Copilotといった主流のAI開発ツールは、RAGによる埋め込み検索を中心に据えている。コードを数値ベクトルに変換し、意味的に類似したコードを高速に発見する。「ユーザー認証の処理を探したい」といった曖昧な要求に対して、authenticationやlogin、validateといった概念的に関連するコードを幅

[lets_skeptic]

古い時代で言えば grep と ctags の違いだったりするのでまるで質が違うのだが、なんか若い人はあんまりピンと来てないみたいなんだよね… ただ、まだ発展途上みたいで思想ほど上手くは動いてないのが現状みたいだね

[maecchi]

“「広く探して、深く理解し、正確に修正する」。この三段階のプロセスを実現することで、AIは単なる補助ツールから、信頼できる開発パートナーへと進化する。”

[yarumato]

“GitHub Copilot等はコードを理解するのに使うRAGは探索に強く、柔軟性と速度で有利。だが構造解析は別の領域。Serena MCP ServerはMCPを通じてLSP（IDEで定義へジャンプする機能など提供）の機能をAIに開放するのが革新的”

[uehaj]

理屈はわかるけど、ほんとうにそうなのか？実態や体感の評価がないとわからない。

[fashi]

AIのロボがPCの前に座ってIDE使ってるイラストを添えておきたい

[barlog]

好解説

[otologie]

RAGはハルシネーションに対応してるみたいだけど本体のTransformerも相対的な世界観とか受け入れたらいいと思うけど。

[isrc]

LSP（Language Server Protocol）は、VSCodeなどのIDEで「定義へジャンプ」や「すべての参照を検索」を実現している標準プロトコルである。2016年にMicrosoftがRed HatやCodeenvyと共に標準化した

[yuuki5555]

そこまでいいものだとも思えない

[hirorinya]

なるほどねー

[igrep]

どういう仕組みなのか全然分かってなかったけど、やっぱりlanguage serverと連携してるのか。なるほどなぁ。

[misshiki]

“SerenaはこのMCPサーバーとして動作し、LSPの構造解析機能をAIが直接呼び出せるようにする。これにより、AIはRAGで発見したコードに対して、IDE相当の構造解析を適用できるようになる。”

[longyang]

生成AIって「理解」してないんじゃなかったっけ？という疑問があるんだけど、どういう理屈で改善されてるのか追いつけてないつらみ

[kei_1010]

Gemini CLIで試してみたい。もしくはChatGPT oss