AI Council и Serena: что умеет каждый

Коротко

AI Council — self-hosted платформа для команды разработчиков. Она сама разбирает репозитории в граф кода: стек, структуру, зависимости и циклы, вызовы, данные, архитектуру, DDD, паттерны, стиль, смеллы и качество по ISO 25010. Над графом лежит база знаний проекта — решения, заметки, диаграммы и журналы изменений; каждая запись привязана к месту в коде и к ветке и приходит агенту, когда он трогает нужный файл. Отдельно живут конвенции: правила трёх областей — к сущностям кода, к путям и ко всему проекту — с уровнями MUST/SHOULD, состояниями и проверкой перед правкой и по диффу. Вокруг этого собраны ревью с публикацией в MR, тикеты, задачи и компании с ролями и лицензией. Статический анализ кода модель не использует, но без модели остаётся только он: ревью, ревью знаний, AI-чат и рабочие пространства идут через хостовый воркер, бридж и вендорский CLI/OAuth. Модель живёт на хосте, а не в стеке Council.

Работать с Council можно двумя способами. На машине разработчика Claude Code подключается к нему через MCP и хуки: правила проекта приходят к каждому сообщению, контекст файла — на Read/Edit/Bash, а в конце — чек-лист. В рабочем пространстве задача идёт на VM в изолированном sysbox-контейнере, живёт днями и ведётся человеком из веб-интерфейса: от анализа и диффа до коммита, push и MR.

Serena — MCP-сервер и набор инструментов, который даёт LLM-агенту «возможности IDE»: поиск и правку кода на уровне символов, а не строк. Опирается на языковые серверы (LSP) или платный плагин JetBrains: 80+ языковых серверов, name paths (Class/method), ссылки, реализации, объявления, диагностика, rename, safe delete, символьные правки с атомарной записью. Работает двумя интерфейсами — отдельные MCP-инструменты и REPL (serena_repl с фасадами s.lsp, s.edit, s.fs, s.mem, s.shell, s.cfg, s.ext, s.jb). Есть память в Markdown с ссылками mem:, хуки для клиентов, CLI, dashboard, JetBrains-плагин. Один активный проект на процесс; клиент-агностик: Claude Code, Codex, Copilot CLI, JetBrains AI Assistant, Claude Desktop и др. Лицензия — GPL-3.0-or-later, src/solidlsp — MIT.

Это ближайший к Council по задаче «дать агенту понимание кода», но решает её иначе: не граф проекта, а точные символы через language server. Знаний, правил, ревью и задач Serena не держит — это слой точности поверх кода, который Council дополняет графом, знаниями и правилами.

1. Понимание кода

2. Знания и правила

3. Требования и задачи

4. Проверка и модели

5. Платформа

Вывод

Serena — ближайший к Council по задаче «дать агенту понимание кода», но решает её иначе: не граф проекта, а точные символы через language server. Это не конкурент знаниям, правилам, ревью и задачам Council; это слой точности поверх кода, который Council дополняет графом, знаниями и правилами.

Где сильнее Serena:

• точные символы, ссылки, реализации, объявления, диагностика, rename, safe delete;
• 80+ языковых серверов;
• символьные правки: замена тела символа, вставка до/после, мультифайловая замена с occurrence id, атомарная запись;
• клиент-агностик MCP: Claude Code, Codex, Copilot CLI, JetBrains AI Assistant, Claude Desktop; serena setup и контексты под клиента;
• хук remind, который ловит дрейф агента к grep/read и возвращает к символьным инструментам LSP, плюс plan mode и auto-approve; у Council хуки направляют к базе знаний и графу, а не к LSP;
• локальность, простота, открытый код GPL/MIT, установка через PyPI/uvx;

Где сильнее Council:

• шире по проекту, а не только по символу. Граф L0–L10: стек, структура, зависимости и циклы, вызовы, данные, архитектура и запрещённые зависимости, паттерны, стиль, DDD, co-change, смеллы, ISO 25010, диаграммы; статический анализ модель не вызывает. Serena точнее на уровне LSP-символа; Council видит архитектуру, связи и качество проекта.
• знания привязаны к коду и веткам. Запись живёт на ветке, приходит агенту при касании файла, уходит на перепроверку при изменении кода под ней; ревьюер обязан привести цитату. У Serena память в Markdown-файлах с mem:-ссылками, но нет привязки к позиции в коде и проверки против кода.
• конвенции — авторитетные правила с проверкой. Три области (сущности, пути, проект), MUST/SHOULD, состояния, проверка перед правкой и по диффу; хуки доставляют правила к каждому сообщению и контекст файла на Read/Edit/Bash; гейт «сначала база» блокирует чтение кода до обращения к базе. Serena направляет агента к LSP, но правил команды у неё нет.
• ревью кода и знаний — сервис. Вердикт по каждому файлу, второй проход, публикация в MR без дублей; отдельное ревью знаний с цитатой и калибровкой. Serena даёт символьные чтения и правки, но не ревью-сервис.
• задачи на VM, тикеты, MR, команда. Задача в sysbox-контейнере живёт дни, человек ведёт из UI; тикеты, трассировка требований, компании/роли/лицензия. Serena — локальный инструмент для одного разработчика.
• общий граф на несколько репозиториев, история архитектуры, SonarQube. architecture_as_of, версионирование рёбер, внешний анализатор; ask_question отдаёт выдержки с FQN. Serena работает с одним активным проектом через language server.
• наблюдаемость и самовосстановление. Телеметрия каждого вызова MCP и хука без PII, около 22 правил Prometheus, System Health, трассировка; сверка Temporal с базой, уборка осиротевших данных, бэкап с проверкой восстановления. У Serena есть логи и диагностика LSP, но не per-call наблюдаемость платформы.

Могут ли работать вместе. Да, и это естественная пара: оба — MCP-серверы, один агент может подключить оба. Serena даёт точные символьные чтения и правки, Council — граф, знания, правила и ревью. Например, Council находит модуль и связанные знания, Serena читает и правит точный символ; Council проверяет дифф на правила и ревьюит. Пересечение — поиск символов и ссылок: у Council есть find_usages, find_path, search_code, у Serena — find_symbol, find_referencing_symbols; Serena точнее на уровне LSP, Council шире по проекту и связям. Автоматической интеграции нет: чтобы Council доставлял правила в Serena-контекст, нужен общий слой или подключение обоих MCP-серверов к одному клиенту.