Инструменты разработчика
grepai
grepai: semantic code search and call graphs for AI agents, running 100% locally on your machine.
★ 1,9 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →LibreAI / Инструменты разработчика / semble
// devtools · MinishLab/semble
semble
semble — проект с открытым исходным кодом из категории «Инструменты разработчика» от MinishLab (MinishLab/semble на GitHub). У него 6 192 звезды на GitHub и 273 форка, он распространяется по лицензии MIT и последний раз обновлялся на GitHub 8 октября 2026.
Fast, accurate semantic code search for agents — about 99% fewer tokens than grep plus read.
★ 6,2 тыс. звёзд⑂ 273 форкаMITобновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте
Факты о проекте
- Репозиторий
- MinishLab/semble
- Звёзды GitHub
- 6 192
- Форки
- 273
- Лицензия
- MIT
- Последнее обновление на GitHub
- 8 октября 2026
- Категория
- Инструменты разработчика
- Тип страницы
- Полное руководство по установке
- Официальный сайт
- Official site
// как это работает
Как это работает
- Clarify what your agent wastes time on
If your agent burns tokens grepping and reading files to find code, Semble is the retrieval layer that replaces that.
- Install Semble
Install it as a uv tool and run the installer to wire it into your agent.
- Configure the integration
Choose the MCP server, CLI instructions, or the dedicated semble-search sub-agent for your agent setup.
- Run your first search
Search a local path or a remote git URL in natural language and inspect the returned chunks and your token savings.
// возможности
Почему его любят
Semantic plus lexical retrieval
Combines embedding search with lexical matching, adaptively weighting symbol-like queries versus natural-language questions.
MCP server for agents
Runs as an MCP server with search and find_related tools; repos are indexed on demand and cached, and local paths re-index on file changes.
Token efficient by design
Returns only relevant chunks instead of whole files — the project reports about 99% fewer tokens than grep+read, and semble savings shows your totals.
Fast on CPU
Indexes an average repo in about 500 ms and answers queries in about 1 ms on CPU, per the project's benchmarks.
Local and remote repos
Search a local directory, an https git URL, or several repos at once; content types include code, docs, config or all.
Zero-setup operation
No API keys, GPU or external services required; a .sembleignore file controls what gets indexed.
Advertisement
// запустите сами
Запустите сами
- Clone the repository
Clone Semble if you want the source; most users install the tool in the next step.
git clone https://github.com/MinishLab/semble.git cd semble - Install Semble
Install it as a uv tool and run its installer to set up your agent integration.
uv tool install semble semble install - Search a codebase
Search a local repo (the index is built and cached automatically) or a remote one.
semble search "authentication flow" ./my-project
// сценарии использования
Что можно создать
- Letting a coding agent find the right function in a large monorepo without reading hundreds of files
- Answering 'where is X implemented?' questions during code review
- Searching several related microservice repos in one query
- Cutting agent token costs on long debugging sessions in legacy codebases
Advertisement
// вопросы и ответы
Вопросы и ответы
Who maintains Semble?
Semble is maintained by MinishLab (the Minish team), with docs at minish.ai.
Is Semble free?
Yes — it is open source under the MIT license.
Does it need a paid API key?
No. Semble runs locally on CPU with its own models and needs no API keys, GPU or external services.
How does it compare to grep or a vector database?
Grep matches text only and forces the agent to read whole files; Semble returns ranked, relevant chunks from a semantic index, purpose-built for agent consumption.
How do I get started?
uv tool install semble, run semble install, then semble search with a natural-language query against your repo.
// продолжить изучение
Похожие инструменты
Инструменты разработчика
cocoindex-code
Lightweight AST-based semantic code search CLI (ccc) that makes coding agents faster and cheaper
★ 2,8 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →Инструменты разработчика
ygrep
Fast, local, indexed code search built for AI assistants.
★ 60 звёздMIT
Смотреть руководство →Инструменты разработчика
probe
Semantic code search for AI — ripgrep speed with tree-sitter AST parsing.
★ 722 звездыApache-2.0
Смотреть руководство →Инструменты разработчика
zvec-grep
zvec-grep (zg): one local CLI unifying ripgrep-style exact search, BM25, and semantic vector search
★ 4,0 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →Инструменты разработчика
SocratiCode
Enterprise-grade codebase intelligence for AI agents — hybrid semantic search over 40M+ LOC, locally.
★ 3,3 тыс. звёздAGPL-3.0
Смотреть руководство →// альтернативы
Альтернативы: Инструменты разработчика
Другие проекты из категории «Инструменты разработчика» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если semble вам не подходит.
- OpenCode★ 211,6 тыс.
The open source coding agent
- Transformers★ 166,9 тыс.
The model-definition framework behind modern AI — thousands of pretrained transformers for text, vision, and audio.
- claude-code★ 149,7 тыс.
Anthropic's agentic coding tool that lives in your terminal and works across your whole codebase
- cc-switch★ 141,3 тыс.
Cross-platform desktop all-in-one manager for Claude Code, Codex, OpenCode and other coding agents
- codex★ 128,2 тыс.
OpenAI's lightweight coding agent that runs locally in your terminal
// ещё в категории devtools
Больше проектов: Инструменты разработчика
Соседние проекты из категории «Инструменты разработчика» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к semble — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.
- claude-code-security-review★ 6,3 тыс.
An AI-powered security review GitHub Action using Claude to analyze code changes for security vulnerabilities.
- destructive_command_guard★ 6,1 тыс.
A guard that blocks dangerous git and shell commands before AI agents can execute them.
- mission-control★ 6,3 тыс.
Self-hosted control plane for AI agents: dispatch tasks, review runs, track spend, and operate OpenClaw, Claude Code, Codex, and other runtimes.
- agents-cli★ 6,0 тыс.
The CLI and skills that turn any coding assistant into an expert at creating, evaluating, and deploying AI agents on Google Cloud.
- CopilotForXcode★ 6,3 тыс.
AI coding assistant for Xcode
- magic-mcp★ 6,0 тыс.
It's like v0, but in your Cursor / Claude Code / Windsurf: search 10,000+ React/Tailwind components, generate new UI with AI, and publish your own — right fr…
Получить semble
Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.