CSharpier项目中的代码格式化选项设计探讨
2025-07-09 18:06:47作者:尤峻淳Whitney
背景介绍
CSharpier是一个C#代码格式化工具,它基于Prettier的设计理念,旨在为C#开发者提供一致的代码风格。在项目开发过程中,开发者Phault发现了一个关于代码格式化选项设计的局限性问题。
问题发现
在尝试为dprint创建CSharpier的包装插件时,Phault注意到CSharpier.Core包仅暴露了CodeFormatterOptions类,而这个类目前仅包含PrintWidth这一个设置项。这限制了插件对格式化行为的细粒度控制能力。
当前设计分析
根据项目维护者belav的解释,最初设计CodeFormatterOptions时只考虑了打印宽度这一个选项。后来随着功能增加,又引入了PrinterOptions类,但两者之间的职责划分不够明确:
- CodeFormatterOptions:最初设计仅包含PrintWidth,后来遗漏了添加制表符/缩进大小等常见选项
- PrinterOptions:包含更多格式化选项,但部分选项被认为不适合在CSharpier.Core中公开
设计改进建议
belav提出了几个设计改进方向:
- 命名规范化:建议将TabWidth更名为IndentSize,以与editorconfig的标准命名保持一致
- 枚举设计:考虑将UseTabs布尔值改为IndentStyle枚举,虽然对于只有两个选项的情况可能有些过度设计
- 选项暴露:同意将所有必要选项公开,以便外部插件可以获得完整的格式化控制能力
技术实现考量
在实现这类代码格式化工具时,有几个关键设计考虑因素:
- API边界:需要明确哪些选项应该暴露给外部使用者,哪些应该保持内部使用
- 命名一致性:与行业标准(如editorconfig)保持一致可以降低使用者的学习成本
- 扩展性:设计时需要预留未来可能新增选项的空间
- 简单性:避免过度设计,特别是在选项数量较少的情况下
总结
CSharpier作为代码格式化工具,其选项系统的设计直接影响着工具的灵活性和可用性。当前的设计存在一些历史遗留问题,但维护者持开放态度进行改进。对于需要深度集成CSharpier的开发者来说,完整的选项暴露将大大提高集成的可能性。
这类工具的设计经验也值得其他类似项目参考:在初期设计时就应该考虑选项系统的扩展性,同时保持与行业标准的命名一致性,这样可以避免后期的重构成本。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
346
147