sem：一款在實體層級（而非行）追蹤程式碼變更的語意化版本控制工具

它解決了什麼問題

傳統的版本控制系統（如 Git）是以文字行為單位追蹤變更，往往會掩蓋實際的邏輯變動。sem 透過在實體層級（函式、類別、方法）追蹤變更，提供語意化的版本控制，使得了解程式碼到底改了什麼變得更容易。

工作原理

sem 作為 Git 之上的一層運作。它使用 tree-sitter 解析 32 種程式語言與結構化資料格式，將實體抽取為獨立的物件。接著透過三階段匹配流程——精確 ID 匹配、結構雜湊（忽略空白與註解）以及模糊相似度——來偵測邏輯的重新命名與搬移，而不僅僅是新增與刪除。

適用對象

• 開發者：希望獲得更具意義的 diff 與變更影響分析。
• AI 程式編寫代理：需要精確且具 token 效率的上下文（透過 Model Context Protocol）來理解相依性並在不讀整個檔案的情況下重構程式碼。
• CI/CD 流程：需要結構化的 JSON 輸出以進行自動化程式碼分析。

重點特色

• 實體層級 Diff：精確看到哪些函式或類別被修改、重新命名或搬移。
• 影響分析：跨檔案的相依圖，指出若修改特定實體會導致哪些地方破壞。
• LLM 上下文最佳化：context 指令提供符合 token 預算的實體及其相依性的程式碼片段，供 AI 代理使用。
• MCP 伺服器：內建 Model Context Protocol 支援，讓 AI 代理能將 sem 工具當作原生技能使用。
• 廣泛語言支援：完整的實體抽取支援 32 種語言，包括 TypeScript、Python、Rust、Go 與 Java。
• Git 整合：可透過 sem setup 設定為預設的 git diff 輸出。

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摘要： 一款建構於 Git 之上的語意化版本控制工具，於實體層級（函式、類別、方法）追蹤變更，而非文字行。

標題： sem：一款在實體層級（而非行）追蹤程式碼變更的語意化版本控制工具