VSCode C 扩展调试失败问题分析与解决方案
问题现象
在使用 VSCode 进行 C# 项目调试时,部分用户遇到了调试启动失败的问题。具体表现为点击"Start Debugging"按钮后,系统弹出一个错误提示框,显示"Start debugging failed. Provided launch or attach configuration is missing required property brokeredServicePipeName"错误信息,同时在调试控制台也会输出相同的错误。
问题背景
这个问题主要出现在 VSCode C# 扩展的 2.45.20 版本中。用户报告称,降级到 2.39.29 版本可以解决此问题。该问题影响多种项目类型,包括控制台应用程序和 WPF 应用程序。
问题原因分析
经过技术团队调查,发现问题的根本原因是调试配置解析器注入了一个本应出现在 C# Dev Kit 提供的 dotnet 调试配置中的调试器选项。这个选项不应该影响 coreclr 调试场景。
具体来说,调试器错误地要求了 brokeredServicePipeName 属性,而这个属性实际上只适用于特定的调试场景,不应该成为 coreclr 调试配置的必需项。
解决方案
对于遇到此问题的用户,有以下几种解决方案:
- 临时解决方案:在 launch.json 配置文件中手动添加 brokeredServicePipeName 属性
{
"version": "0.2.0",
"configurations": [
{
"brokeredServicePipeName": "undefined",
// 其他配置项...
}
]
}
-
版本回退:将 C# 扩展降级到 2.39.29 版本,这是确认可以正常工作的版本。
-
等待更新:开发团队已经确认这是一个 bug,将会在后续版本中修复。用户可以等待官方发布修复版本。
技术细节
在调试过程中,VSCode 的调试适配器会解析 launch.json 中的配置项。当配置类型为"coreclr"时,调试器会使用 .NET Core 调试适配器。在 2.45.20 版本中,调试适配器错误地检查了一个仅适用于 C# Dev Kit 场景的属性,导致了这个问题。
最佳实践建议
- 定期备份您的 launch.json 配置文件
- 在升级扩展前,考虑先测试在临时环境中
- 关注扩展的更新日志,了解已知问题和修复情况
- 对于生产环境,建议等待新版本发布一段时间后再升级
总结
这个调试失败问题是由 VSCode C# 扩展 2.45.20 版本中的一个配置解析错误引起的。虽然可以通过手动添加配置项临时解决,但最彻底的解决方案是等待官方修复版本发布。对于需要立即调试的用户,降级到 2.39.29 版本是一个可行的选择。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00