Semble: Поиск кода для ИИ-агентов, использующий на 98% меньше токенов, чем grep+read

Semble — это быстрая и эффективная по токенам библиотека поиска кода, созданная специально для ИИ-агентов написания кода, таких как Claude Code, Cursor, Codex и OpenCode. Она возвращает соответствующие фрагменты кода по запросам на естественном языке или кодовым запросам, используя примерно на 98% меньше токенов, чем типичный подход grep+read.
Как это работает
Semble объединяет статические эмбеддинги Model2Vec (с использованием собственной модели potion-code-16M) с BM25, объединяя их через RRF и переранжируя с помощью сигналов, учитывающих код. Все вычисления выполняются на CPU — без GPU, ключей API и внешних сервисов. Индексация среднего репозитория занимает ~250 мс, а запросы выполняются за ~1,5 мс на CPU.
Ключевые особенности
- Эффективность по токенам: на 98% меньше токенов, чем grep+read — возвращаются только релевантные фрагменты.
- Быстрота: ~250 мс на индексацию типичного репозитория, ~1,5 мс на запрос (очень большие репозитории могут обрабатываться дольше).
- Точность: 0,854 NDCG@10 на собственном бенчмарке из ~1250 пар запрос/документ в 63 репозиториях и 19 языках — 99% от лучшей конфигурации трансформера (137 миллионов параметров) при примерно в 200 раз более быстрой индексации и в 10 раз более быстрых запросах.
- Без настройки: не требуются ключи API, GPU или внешние сервисы.
- MCP-сервер: подключается для Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode и любого агента, совместимого с MCP.
- Локальная и удаленная работа: передайте локальный путь или git-URL. Индексы кэшируются на время сессии и автоматически обновляются при изменении файлов.
Установка и настройка
MCP-сервер (рекомендуется для агентов)
Требуется установленный uv. Для Claude Code:
claude mcp add semble -s user -- uvx --from "semble[mcp]" semble
Для Codex добавьте в ~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.semble] command = "uvx" args = ["--from", "semble[mcp]", "semble"]
Для OpenCode добавьте в ~/.opencode/config.json:
{
"mcp": {
"semble": {
"type": "local",
"command": ["uvx", "--from", "semble[mcp]", "semble"]
}
}
}Для Cursor добавьте в ~/.cursor/mcp.json или .cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": {
"semble": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "semble[mcp]", "semble"]
}
}
}Интеграция с Bash (альтернатива)
Установите через pip или uv, затем добавьте сниппет для поиска кода в AGENTS.md или CLAUDE.md:
pip install semble uv tool install semble
Затем в AGENTS.md:
## Code Search Используйте `semble search` для поиска кода, описывая его функциональность или указывая имя символа/идентификатора, вместо grep: ```bash semble search "authentication flow" ./my-project ```
MCP-инструменты
MCP-сервер предоставляет два инструмента:
search— Поиск в кодовой базе по запросу на естественном языке или кодовому запросу. Параметрrepo— путь к локальной директории или git-URL вида https://.find_related— По заданному пути к файлу и номеру строки возвращает фрагменты, семантически похожие на код в этой позиции.
📖 Читать полный источник: HN AI Agents
👀 Смотрите также

Официальная поддержка Kotlin в VS Code теперь в альфа-версии — на основе языкового сервера IntelliJ
JetBrains выпустил официальное расширение Kotlin для VS Code в Alpha, основанное на Kotlin Language Server, построенном на инфраструктуре анализа кода IntelliJ IDEA. Включает автодополнение, диагностику, навигацию, быстрые исправления, форматирование и импорт проектов.

Внутренние векторы эмоций Claude 171 влияют на вывод: инструментарий на основе исследований Anthropic
Исследовательская работа Anthropic показывает, что у Claude есть 171 внутренний паттерн активации, который функционирует как векторы эмоций, причинно влияя на его поведение перед тем, как он начинает писать. Разработчик создал набор инструментов с 7 практическими принципами промптинга и системными промптами на основе этих выводов.

Технологии Wolfram теперь доступны в качестве базового инструмента для систем LLM.
Стивен Вольфрам объявляет, что язык Wolfram Language теперь доступен в качестве базового инструмента для систем LLM, предоставляя глубокие вычисления и точные знания для дополнения возможностей LLM. Объявление следует за тремя годами разработки с момента выпуска первоначального плагина Wolfram для ChatGPT в марте 2023 года.

HomeButler: Управление домашней лабораторией без использования токенов для агентов OpenClaw
HomeButler — это единый бинарный файл на Go, который позволяет агентам OpenClaw управлять инфраструктурой домашней лаборатории без API-ключей или токенов. Он работает локально и сохраняет все операции в вашей сети.