应对大型项目复杂度的实战方案
针对代码复杂度问题，Serena提供了系统化的解决方案：
- 智能目录过滤：exist
myproject.ymlcentralized configurationignored_dirs参数，可自动排除.git、node_modules等非核心目录 - 分层检索技术：利用LSP协议实现的
find_symbol能穿透多层文件引用关系，直接找到符号定义 - 项目概览功能：
get_dir_overview命令生成包含关键类和函数的结构图，快速掌握项目架构
Optimization Recommendations:
- 对超10万行代码的项目，先运行
get_dir_overview -depth=2获取二级结构概览 - 修改代码时配合使用
show_references查看影响范围 - set up
analysis_cache: true启用分析缓存，提升重复查询速度
测试数据显示，在1GB以上的Python项目中，Serena的语义检索速度仍能保持在500ms以内，远优于传统IDE的全局搜索。
This answer comes from the articleSerena: A Free MCP Tool for Semantic Retrieval and Editing CodeThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样避免在大型项目中因代码复杂度导致的低效问题？
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