lsp-rename
О программе
Этот навык Claude выполняет безопасное переименование символов кода в рамках всей рабочей области через Language Server Protocol (LSP). Сначала он показывает предварительный просмотр всех затронутых ссылок для подтверждения, а затем выполняет переименование атомарно. Используйте его, когда вам требуется надежно переименовать любой идентификатор, функцию, тип или переменную во всем проекте.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add blackwell-systems/agent-lsp -a claude-code/plugin add https://github.com/blackwell-systems/agent-lspgit clone https://github.com/blackwell-systems/agent-lsp.git ~/.claude/skills/lsp-renameСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Requires the agent-lsp MCP server.
lsp-rename: Safe Symbol Rename
Renames a symbol across the workspace in two phases: preview first, then execute only after explicit confirmation. Never renames without showing impact.
Invocation: User provides old_name (the symbol to rename) and new_name
(the replacement). Optionally provide workspace_root to scope the search.
Prerequisites
If LSP is not yet initialized, call mcp__lsp__start_lsp with the workspace
root first. Auto-inference applies when file paths are provided, but an explicit
start is required when switching workspaces.
Phase 1: Preview
Find the symbol, enumerate all references, and produce a dry-run preview. Do not apply any edits in this phase.
Step 1 — Locate the symbol
Call mcp__lsp__go_to_symbol with symbol_path set to old_name:
mcp__lsp__go_to_symbol
symbol_path: "old_name" # or "Package.OldName" for qualified paths
workspace_root: "<root>" # optional; omit to search entire workspace
This returns the definition location (file, line, column). If not found, report the error and stop.
Step 2 — Validate rename is possible
Call mcp__lsp__prepare_rename at the definition location from Step 1:
mcp__lsp__prepare_rename
file_path: "<file from Step 1>"
line: <line from Step 1>
column: <column from Step 1>
prepare_rename asks the language server whether a rename is valid at this
position. If it returns an error (e.g. the symbol is a keyword, a built-in, or
in a location the server cannot rename), stop immediately and report:
Cannot rename
OldName: <server error message> Common causes: built-in or keyword, imported external package, or position is not on the symbol name. Try locating the declaration site directly.
Only proceed to Step 3 if prepare_rename succeeds.
Step 3 — Enumerate references
Call mcp__lsp__find_references at the definition location from Step 1:
mcp__lsp__find_references
file_path: "<file from Step 1>"
position_pattern: "<symbol>@@" # @@ immediately after the symbol name
# fallback: use line/column from Step 1 if position_pattern is unavailable
Collect all returned locations. Note the total count and the distinct files.
Step 4 — Dry-run preview
Call mcp__lsp__rename_symbol with dry_run=true. Do not call apply_edit.
mcp__lsp__rename_symbol
file_path: "<file from Step 1>"
line: <line from Step 1>
column: <column from Step 1>
new_name: "<new_name>"
dry_run: true
The response includes a workspace_edit with all proposed changes and a
preview.note describing the scope.
Step 5 — Report impact and hard stop
Display the preview summary to the user:
Rename preview: OldName -> NewName
Locations to update: N (from find_references count)
Files affected: M (distinct files in workspace_edit)
Language server: <gopls | typescript-language-server | rust-analyzer | ...>
Changes:
path/to/file1.go lines 12, 45, 78
path/to/file2.go line 3
...
REQUIRED hard stop — do not proceed without explicit user confirmation:
Proceed with rename? [y/n]
Wait for user input. Do not apply any edit until the user answers "y" or "yes".
Edge Case: 0 References
If find_references returns an empty list (the symbol exists but has no external
usages), warn the user before stopping:
Warning: no references found for
OldName. The symbol may be unexported, dead code, or the LSP index may be stale. Renaming will update only the declaration site. Proceed anyway? [y/n]
If user answers "n", stop. If "y", continue to Phase 2.
Phase 2: Execute
Only enter this phase after the user answers "y" or "yes" to the confirmation prompt in Phase 1.
Step 1 — Capture pre-rename diagnostics
Before applying changes, capture the current diagnostic state:
mcp__lsp__get_diagnostics
file_path: "<one or more files in the workspace_edit>"
Store the result as before_diagnostics.
Step 2 — Execute rename
Call mcp__lsp__rename_symbol without dry_run (or with dry_run=false):
mcp__lsp__rename_symbol
file_path: "<file from Phase 1 Step 1>"
line: <line from Phase 1 Step 1>
column: <column from Phase 1 Step 1>
new_name: "<new_name>"
This returns a workspace_edit with the full set of changes.
Step 3 — Apply the edit
Call mcp__lsp__apply_edit with the workspace_edit from Step 2:
mcp__lsp__apply_edit
workspace_edit: <workspace_edit from rename_symbol>
Step 4 — Check diagnostics
Call mcp__lsp__get_diagnostics on the affected files and compare against
before_diagnostics:
mcp__lsp__get_diagnostics
file_path: "<affected files>"
Compute introduced vs. resolved errors and display the Diagnostic Summary (see references/patterns.md).
Output Format
After Phase 2 completes, display:
## Rename Summary
- Old name: OldName
- New name: NewName
- Files changed: M
- Locations updated: N
- Post-rename errors: 0
Follow with the Diagnostic Summary if any errors changed (format in references/patterns.md).
Only show Diagnostic Summary sections where N > 0. A net change of 0 means the rename is safe.
Language Support
Tested with gopls, typescript-language-server, and rust-analyzer. Most
LSP-compliant servers support textDocument/rename — agent-lsp works with
any of the 30+ supported language servers that advertise rename capability.
Check your server's capability list via mcp__lsp__get_server_capabilities if
you are unsure.
GitHub репозиторий
Похожие навыки
llamaguard
ДругоеLlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.
cost-optimization
ДругоеЭтот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.
quantizing-models-bitsandbytes
ДругоеЭтот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.
dispatching-parallel-agents
ДругоеЭтот навык Claude распределяет нескольких агентов для исследования и устранения трёх и более независимых проблем параллельно. Он предназначен для сценариев с несвязанными сбоями, которые можно устранить без общего состояния или зависимостей. Ключевая возможность — параллельное решение проблем, где за каждую независимую предметную область назначается отдельный агент для максимальной эффективности.
