OmniSharp-Roslyn LSP模式下的CodeAction响应问题解析
2025-07-07 21:13:34作者:管翌锬
在OmniSharp-Roslyn 1.39.11版本的LSP模式中,开发者发现了一个关于CodeAction响应格式的问题。这个问题涉及到LSP协议规范与实现之间的差异,值得我们深入探讨。
问题现象
当客户端请求代码操作时,服务器返回的响应格式不符合LSP 3.17规范要求。具体表现为返回的CodeAction对象缺少必要的属性。根据LSP规范,CodeAction必须包含以下关键属性之一:
- edit:表示需要执行的文本编辑操作
- command:表示需要执行的命令
然而实际收到的响应中,这些关键属性都缺失了,只包含了一些元数据信息如title、kind和data等。
技术背景
LSP协议定义了两种代码操作响应格式:
- Command对象:必须包含command属性指定要执行的命令
- CodeAction对象:必须包含edit或command属性
这种设计确保了客户端能够明确知道如何处理服务器返回的代码操作建议。缺少这些关键属性会导致客户端无法执行任何实际操作。
深入分析
进一步研究发现,这个问题可能与OmniSharp-Roslyn的实现机制有关。服务器可能采用了延迟解析的策略,期望客户端在收到初始响应后,再通过codeAction/resolve请求获取完整的操作细节。
然而,这种实现方式需要客户端明确声明支持codeAction/resolve能力。如果客户端没有在初始化时声明这一能力,服务器就不应该依赖这种延迟解析机制,而应该在初始响应中就包含完整的操作信息。
解决方案建议
对于OmniSharp-Roslyn开发者:
- 检查服务器实现,确保在客户端未声明resolve能力时提供完整的CodeAction响应
- 或者始终在初始响应中包含足够的信息,不依赖后续的resolve请求
对于客户端开发者:
- 可以尝试实现codeAction/resolve支持来获取完整操作信息
- 或者等待服务器修复这个规范符合性问题
最佳实践
在使用LSP协议时,建议:
- 严格遵循协议规范,确保互操作性
- 明确声明和检查双方的能力支持情况
- 对可选功能实现优雅降级处理
这个问题提醒我们,在实现语言服务器时,严格遵循协议规范的重要性,以及如何处理可选功能与基本功能之间的关系。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
191
210
暂无简介
Dart
630
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
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
481
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
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++
649
270
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
296
107
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210