MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

lsp-verify

blackwell-systems
Обновлено 5 days ago
53
2
53
Посмотреть на GitHub
Метаtestingdesign

О программе

Навык lsp-verify выполняет трехэтапную проверку (диагностика LSP, сборка компилятором и запуск тестов) после внесения изменений в код, чтобы убедиться, что ничего не сломалось перед коммитом. Он автоматически сопоставляет измененные файлы с соответствующими тестами и предоставляет результаты с указанием уровня критичности. Разработчикам следует использовать этот навык после завершения правок, рефакторинга или реализации новых функций в качестве финальной проверки безопасности перед коммитом.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add blackwell-systems/agent-lsp -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/blackwell-systems/agent-lsp
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/blackwell-systems/agent-lsp.git ~/.claude/skills/lsp-verify

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Requires the agent-lsp MCP server.

lsp-verify: Three-Layer Verification

When to Use

Run this skill after any significant change to verify correctness at every level:

  • After editing source files (logic changes, refactors, new functions)
  • After merging or rebasing branches
  • After dependency updates or configuration changes
  • Before committing or pushing code

Input

  • workspace_dir (required): absolute path to the workspace root (e.g. /Users/you/code/myproject)
  • changed_files (optional): list of files you edited — used for targeted diagnostics

Execution

Pre-step: Test correlation (when changed_files is provided)

Before running the three layers, call get_tests_for_file for each changed source file to build a source → test file map:

mcp__lsp__get_tests_for_file({ "file_path": "<changed/source/file>" })

Returns the test files that correspond to each source file. Store this map — it is used in Layer 3 to focus failure analysis. If changed_files is unknown, skip this step.

Run all three layers in parallel — they are independent and do not need to be sequenced. Issue all three calls in the same message to minimize wall time.

Layer 1: LSP Diagnostics

Call mcp__lsp__get_diagnostics with file_path set to each changed file. get_diagnostics takes a file path, not a workspace directory.

Note: requires LSP to be initialized. If not yet running, call start_lsp with the workspace root first.

mcp__lsp__get_diagnostics({ "file_path": "<path/to/changed/file>" })

Call once per changed file. If you don't know which files changed, call it on the primary files touched in this session. Rank results by severity: errors first, then warnings.

Layer 2: Build

mcp__lsp__run_build({ "workspace_dir": "<workspace_dir>" })

Returns { "success": bool, "errors": [...] }. A failed build means the code does not compile. Build errors are blocking — must be resolved before shipping.

Layer 3: Tests

mcp__lsp__run_tests({ "workspace_dir": "<workspace_dir>" })

Does NOT require start_lsp. Returns { "passed": bool, "failures": [...] }.

Large output warning: run_tests on large repos can return hundreds of thousands of characters and exceed the context window. If the result is saved to a file rather than returned inline, do NOT attempt to read the whole file. Instead, search it for failures:

grep -E "^(FAIL|--- FAIL)" <output_file>

Or scope tests to the correlated test files from the pre-step to avoid the size issue entirely:

GOWORK=off go test -count=1 -short ./internal/mypackage/... 2>&1 | grep -E "FAIL|ok"

Using test correlation: If the pre-step produced a source → test file map, cross-reference failing test names against that map. For each failure, note whether it is in a correlated test file (directly covers the changed code) or an unrelated test file (collateral failure from a shared dependency). This distinction guides where to investigate first.

Test failures are blocking — they indicate regressions or unmet contracts.

Output Format

After running all three layers, produce a structured report:

## Verification Report

### Layer 1: LSP Diagnostics
[CLEAN / N errors, M warnings]

<details if N > 0 or M > 0>
Errors:
- file:line - message

Warnings:
- file:line - message
</details>

### Layer 2: Build
[PASSED / FAILED - N errors]

<details if FAILED>
- error message (file:line)
</details>

### Layer 3: Tests
[PASSED / FAILED - N failures]

<details if FAILED>
- test name: message (file:line) [correlated / unrelated]
</details>

<if test correlation map exists>
Test files covering changed source:
  changed/source/file.go → test/source_file_test.go
</if>

### Summary
Overall: CLEAN / NEEDS ATTENTION
Blocking issues: [errors that must be fixed before shipping]
  • CLEAN: no errors in any layer (warnings are advisory only)
  • NEEDS ATTENTION: one or more blocking issues found

Blocking vs Advisory

LayerErrorsWarnings
LSP DiagnosticsBlockingAdvisory
BuildAll blockingN/A
TestsAll blockingN/A

Build errors and test failures block shipping. LSP warnings and style suggestions are advisory — document them but do not treat as blockers unless they indicate logical errors.

When Verification Passes: Optional Format

If all three layers are CLEAN and changed_files is known, offer to format the changed files before committing:

mcp__lsp__format_document({ "file_path": "<changed-file>" })

Apply the returned TextEdit[] via apply_edit if non-empty. Run once per changed file. Skip if the user did not request formatting.


When Errors Are Found: Applying Code Actions

If Layer 1 returns errors, the LSP may offer quick fixes. For each error location, call suggest_fixes to surface available fixes:

mcp__lsp__suggest_fixes({
  "file_path": "<file>",
  "line": <error line>,
  "column": <error column>
})

Returns a list of available actions (e.g. "Add missing import", "Implement interface methods", "Remove unused variable"). Pick the most appropriate one and apply it:

mcp__lsp__apply_edit({
  "file_path": "<file>",
  "old_text": "<text to replace>",
  "new_text": "<replacement>"
})

Or if the code action returns a workspace_edit, pass it directly to apply_edit via the workspace_edit parameter.

After applying, re-run Layer 1 on the affected file to confirm the error is resolved before moving on. Do not apply multiple code actions in bulk without verifying each one — they may interact.

When to use: Compile errors from missing imports, unimplemented interface methods, or type mismatches often have one-click fixes available. Manual reasoning is still required for logic errors.

GitHub репозиторий

blackwell-systems/agent-lsp
Путь: skills/lsp-verify
0
agentskillsai-agentsai-toolingclaudeclaude-codecode-intelligence

Похожие навыки

content-collections

Мета

Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.

Просмотреть навык

polymarket

Мета

Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.

Просмотреть навык

creating-opencode-plugins

Мета

Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.

Просмотреть навык

sglang

Мета

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.

Просмотреть навык