Ctrl+R是最直接可靠的函数列表视图，无需插件、不卡顿、单文件即用；其显示内容完全依赖语法包是否声明entity.name.function作用域，若右下角为Plain Text或文件未保存则无法索引。
Ctrl+R 是最直接、最可靠的方式，无需插件、不卡顿、单文件即用；其他方式要么不准，要么依赖额外索引或配置。
Ctrl+R 为什么有时只列类不列函数
它不是“搜索”，而是读取当前文件的 symbol_list，完全依赖语法高亮包是否声明了 entity.name.function 作用域。常见失效点：
- 右下角显示
Plain Text→ 点击它手动选为Python或JavaScript，否则符号解析器根本没启动 - 刚写完
def my_func():就按Ctrl+R→ 先按Ctrl+S保存，未保存内容不进索引 - Python 中
_private_func不出现 → 这是语言包默认行为，不是 bug；JS 中const fn = () => {}也不识别，原生只捕获function fn() {}和class声明 - 输
init能命中__init__、initialize→ 支持模糊匹配，不用输全名
Ctrl+P @xxx 跨文件跳转总失败
这个功能不走 LSP，但对输入格式和项目状态极其敏感：
-
@必须紧贴函数名前：@load_config✅，load_config@❌，@ load_config（带空格）❌ - 首次使用大项目会卡顿 2–5 秒 → 等状态栏 “
Indexing…” 消失再输，索引未完成时结果为空或不准 - 输
utils.py@parse_config→ 直接打开utils.py并跳转到定义行；输@parse_config→ 在所有已索引文件中匹配def parse_config或function parse_config - 函数名含下划线或驼峰，支持分词匹配：
@handCli可命中handle_click；但@MyClass.method无效，不支持嵌套层级
F12 / Ctrl+Click 为什么总跳到 import 行
原生 goto_definition 是纯字符串匹配，完全不理解模块路径、import 别名或作用域：
-
from requests import get→ 光标在get()上按F12，大概率跳到这行import，而不是requests/api.py里的def get() -
import numpy as np→ 点np.array不跳，因为np是别名，原生不resolve -
@cache包裹的函数 → 匹配目标变成装饰器返回值，不是原始def行 -
getattr(obj, 'load')或obj.__getattribute__('load')→ 完全无法推断，直接跳空
什么时候必须上 LSP
如果你遇到以下任意一种情况，LSP 不是“增强项”，而是必要项：
- 需要跳进第三方库源码（比如点
pd.DataFrame进pandas/core/frame.py） - 要识别类型提示（
def foo(x: str) -> int:）、泛型、协议（Protocol） - 处理装饰器链（
@lru_cache @staticmethod）、动态属性访问（getattr、__getattr__） - 跨文件跳转在复杂框架中频繁失效（Django 视图、FastAPI 路由、Spring Boot Controller）
真正容易被忽略的是：LSP 的精度取决于语言服务器本身是否支持你用的语法特性，比如 Python 的 pyright 对 __future__.annotations 支持好，但对某些自定义 AST 插件就无能为力——得看 server，不是看 Sublime。
