Debug Visualizer 直接输入变量名即可渲染数组或树结构，但需确保断点设在数据已初始化位置（如arr.push()后或root创建后），否则显示空白或报错；Python需手动构造JSON字符串输入。
Debug Visualizer 怎么看数组和树结构
直接输变量名就能渲染，但得确保断点停在数据已初始化的位置。比如 arr 是空数组，或 root 还没 new 出来，Debug Visualizer 会显示空白或报 Cannot extract data for undefined。
- 数组：断点设在
push()或swap()后，输入arr→ 自动转成表格视图 - 二叉树：节点必须有
left/right属性，输入root→ 默认走树形提取器；若想强制用图渲染，改输{ kind: "graph", nodes: [...], edges: [...] } - 循环引用（如
node.parent = parent）会导致提取器卡死，调试前建议用structuredClone(node)剥离
PlantUML 和 Mermaid 谁更适合画调用链
PlantUML 更适合手动控制细节，Mermaid 更适合快速写流程图并嵌入 Markdown。两者都不依赖 CodeGeeX，但都要求你先理清逻辑——CodeGeeX 的作用是帮你“说清楚”，不是替你“画出来”。
- PlantUML：适合跨文件调用链，比如
Controller → Service → Mapper → SQL，需本地装Graphviz，用@startuml语法，支持分组、注释、样式定制 - Mermaid：语法更轻量，
flowchart TD写完就能预览，适合单文件内函数跳转，但对跨文件依赖无感知，也不支持 SQL 或配置项这类非代码节点 - 别指望自动同步：CodeGeeX 输出的文本描述 ≠ 可运行 PlantUML 代码，中间那几行箭头关系要你亲手补全，漏一个分号就渲染失败
为什么 Code Outline 和 Call Graph Editor 不能替代 Debug Visualizer
Code Outline 显示的是符号层级（类/方法/变量），Call Graph Editor 显示的是静态调用关系（谁调了谁），而 Debug Visualizer 显示的是运行时数据状态（此刻数组第3个元素是多少）。三者维度不同，混用才有价值。
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Code Outline帮你快速跳转到processOrder()定义处，但它不告诉你这函数里items.map(...)返回了什么 -
Call Graph Editor能生成.callgraph.json，但里面没有items.length的值变化过程 -
Debug Visualizer不解析语法，只消费运行时值；它不关心你写了多少层嵌套，只认当前作用域里能访问到的变量名
Python 要可视化得自己拼 JSON
截至 2026 年 8 月，Debug Visualizer 仍无 Python 原生提取器。别试 my_list 直接输——它会当字符串处理，结果是一行文字。
- 正确做法：断点暂停后，在调试控制台（
Ctrl+Shift+Y）执行：import json; json.dumps({"kind": "array", "data": my_list}) - 复制输出的 JSON 字符串，粘贴进
Debug Visualizer输入框，注意双引号要保留，换行符用\n - 树结构同理：构造
{"kind": "tree", "root": {...}}，但left/right必须是字典而非对象实例，否则解析失败
