Clojure-LSP 2025.03.27 版本发布:性能优化与编辑器增强
Clojure-LSP 是一个专为 Clojure 语言设计的 Language Server Protocol 实现,它为现代代码编辑器提供了丰富的语言智能功能,如代码补全、定义跳转、重构等。该项目通过标准化的 LSP 协议与各类编辑器集成,显著提升了 Clojure 开发者的编程体验。
核心更新内容
依赖升级与基础架构改进
本次发布将 rewrite-clj 升级至 0bb572a03c0025c01f9c36bfca2815254683fbde 版本,同时将 clj-kondo 静态分析工具更新至 2025.02.21-20250314.135629-7 版本。这些底层依赖的升级带来了更稳定的语法解析能力和更精确的代码分析结果。
测试引用检测优化
新增了对测试代码引用的特殊处理能力,通过 :ignore-test-references? 配置选项,开发者现在可以避免测试代码中对公共变量的引用触发 clojure-lsp/unused-public-var 警告。这解决了长期存在的测试代码误报问题。
同时引入的 :test-locations-regex 配置项提供了高度灵活的自定义能力,允许团队根据项目结构定义测试文件的识别规则。这一特性不仅影响未使用变量的检测,也作用于测试相关的代码透镜功能。
日志系统标准化
本次更新对日志系统进行了全面改进,实现了:
- 统一的日志格式标准
- 更丰富的上下文信息
- 优化的日志级别设置
- 增强的故障排查支持
- 改进的指标收集机制
这些改进使得系统监控和问题诊断变得更加高效,特别是在大型项目环境中。
编辑器功能增强
-
Paredit 操作扩展:新增了
forward、forward-select、backward和backward-select等结构化编辑操作,为 Clojure 开发者提供了更丰富的代码导航和选择能力。 -
智能代码补全:改进了无效语法场景下的代码补全建议,现在即使是像
my-alias/这样的不完整符号也能触发添加 require 的代码操作建议。 -
启动性能优化:针对大型项目进行了专项优化,避免了在初始化阶段不必要地发布空诊断信息,显著提升了工具的响应速度。
技术实现亮点
本次更新的技术实现体现了几个重要设计原则:
-
渐进式增强:在保持向后兼容的前提下,通过新增配置选项提供更精细的控制能力。
-
性能优先:特别关注大型项目场景下的性能表现,通过延迟处理和智能缓存策略减少不必要的计算。
-
开发者体验:从实际开发痛点出发,如测试代码的特殊处理需求,提供针对性的解决方案。
-
可观测性:通过标准化的日志系统,为系统运维和问题排查提供坚实基础。
升级建议
对于现有用户,建议在测试环境中验证以下方面:
- 测试代码引用检测是否符合预期行为
- 大型项目的启动时间是否有所改善
- 新增的 paredit 操作是否符合工作流需求
对于新用户,这一版本提供了更稳定和功能丰富的开发体验,是开始使用 Clojure-LSP 的良好时机。
本次更新标志着 Clojure-LSP 在稳定性、性能和用户体验方面的又一次重要进步,为 Clojure 开发者社区提供了更强大的工具支持。
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
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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