DataForge para VS Code

Suporte completo à linguagem DataForge — servidor de linguagem, Big-O no editor, custo de import, cobertura de testes, painéis Vitrine, geradores DevOps, 49 comandos e 123 snippets.

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O princípio: ela não reimplementa a linguagem

Toda análise — erro, complexidade, custo, formatação, autocompletar — é feita pela CLI, e a extensão só desenha o resultado.

Não é preguiça: é a única forma de o editor, o terminal e o CI nunca discordarem. Uma segunda implementação em TypeScript divergiria da primeira no dia em que a linguagem ganhasse um nó novo, e você veria um erro no editor que o dataforge check não confirma — ou, pior, o contrário. Há um teste que proíbe um lexer ou um parser aparecer aqui.

Enquanto você escreve

Erro sublinhado, a cada tecla

O servidor de linguagem (dataforge lsp) analisa a cada mudança, e guarda a última análise boa — então autocompletar e hover continuam funcionando no meio de um erro de sintaxe, que é justamente quando você mais precisa deles.

O código do erro (DF0601) vira link para a explicação, e há correção rápida onde o analisador sabe o que fazer.

Hover com exemplo que roda

Parar o mouse numa palavra reservada mostra o que ela faz e três linhas de código. Dizer é metade — os 87 exemplos são executados por um teste a cada mudança do repositório, porque um exemplo de documentação que não compila ensina errado.

O mesmo vale para os 37 módulos e as 228 funções embutidas: hover traz a assinatura e o que a função faz, lido do próprio código.

Big-O acima de cada ação

O(n²) aparece enquanto se escreve, com o motivo no hover — "dois laços aninhados, linhas 4 e 7" — e a sugestão do que fazer. Configure o limiar em dataforge.complexidade.avisarAcimaDe.

Quanto cada adopt custa

Ao lado da linha: Arcane.Math traz 52 símbolos, e um programa que só queria sqrt paga por todos. Use adopt Arcane.Math.{sqrt} e veja o número cair.

Rodar e medir

A mediana e o p95 estão lá porque a média sozinha esconde a pausa do coletor de lixo — uma execução em vinte que demora dez vezes mais desaparece na média e aparece no p95.

E há Observar e reexecutar ao salvar, para quem itera.

Depurar: F5

Clique na margem e aperte F5. Não é preciso escrever launch.json.

// Pare na linha do 'yield' e escreva no console:
total * 2 + len(nome)
[n * n cycle n in itens]

Três coisas que ele faz e que não são óbvias:

• Uma parada em comentário é movida para a próxima linha executável, e o painel mostra onde ficou. Uma parada que nunca dispara, mostrada acesa, é o pior dos dois mundos. A pergunta "o que é linha executável" é respondida pelo mesmo módulo que a cobertura usa — duas definições divergiriam.
• As 228 embutidas não aparecem no painel de variáveis. Elas vivem no escopo global, e despejá-las enterra as três variáveis que você parou para ver.
• Avaliar usa o quadro escolhido, e não o global: é justamente para as variáveis locais que a diferença importa.

O adaptador é dataforge dap, um processo que fala Debug Adapter Protocol no stdio — o mesmo protocolo que qualquer editor moderno fala. A extensão só diz ao VS Code qual processo iniciar; a máquina de depuração mora na linguagem, e por isso serve Neovim, Helix e Emacs também.

Para depurar onde não há interface gráfica — por ssh, num container — o comando Depurar no terminal roda dataforge debug, que é passo a passo em texto.

Os 49 comandos

Abra a paleta (Ctrl+Shift+P) e digite DataForge.

Executar — rodar · rodar e medir · rodar com --debug · medir N execuções · depurar · observar e reexecutar · avaliar expressão · perfilar (tempo por ação) · medir desempenho (bench)

Qualidade — verificar erros · formatar · lint · corrigir o que dá · rodar os testes · rodar o Crucible · cobertura (quais linhas os testes rodaram) · cobertura mínima (reprova abaixo de N%) · analisar complexidade · tabela de referência do Big-O · por que isto é assim?

Vitrine — subir o painel recarregando ao salvar · por que não sobe? (o diagnóstico, da causa mais provável para a menos)

DevOps — gerar artefatos (Dockerfile, compose, CI, Kubernetes, Helm, Terraform, nginx, Prometheus, SBOM, segredos) · o que falta para subir?

Projeto — novo projeto (oito modelos, vindos da própria CLI) · inventário · gerar documentação · ver o forge.toml · limpar caches

Pacotes — instalar dependências · acrescentar · procurar no registro · instalados · desatualizados · árvore de dependências

Bancos — nova conexão · testar · atualizar · remover · inserir o código no editor

Entender — explicar um código de erro · todos os 177 códigos · ver os tokens · ver a árvore sintática · abrir o REPL · abrir a documentação · reiniciar o servidor de linguagem

O painel lateral

Um ícone do DataForge na barra de atividades, com duas árvores:

Conexões — seus bancos, testados pelo Arcane.Forge, o mesmo módulo que o seu código usa. A senha vai para o cofre do sistema, nunca para o settings.json — que costuma acabar num repositório.

Ferramentas — oito grupos, a um clique: Executar, Qualidade, Vitrine, DevOps, Complexidade, Pacotes, Inspecionar e Projeto.

A árvore é estática de propósito: nada nela consulta o disco nem roda processo ao abrir. Um painel que trava enquanto o editor carrega é pior que um painel ausente. E o que precisa de um .df aberto fica apagado em vez de sumir — um item que desaparece parece defeito, um item apagado ensina quando ele serve.

Atalhos

No macOS, Cmd no lugar de Ctrl.

123 snippets

Cobrem a linguagem inteira: action, blueprint com visibilidade e sobrecarga de operadores, record, enum, trait, match/point, pipelines, stream action, rotas do Kiln, suítes do Crucible e modelos do Forge.

Os que economizam mais tempo:

Digite o começo e Tab.

Há um teste que compila os 123. Um snippet que não compila é pior que um snippet ausente: ele ensina sintaxe errada, e quem o usa acredita.

Configuração

Instalação

A extensão precisa do dataforge no PATH:

# macOS e Linux
curl -fsSL https://dataforge-lang.vercel.app/instalar.sh | sh

# Windows
irm https://dataforge-lang.vercel.app/instalar.ps1 | iex

# ou, com Python 3.10+
pip install dataforge-lang

Há também um instalador gráfico para Windows e executáveis que não precisam de Python, em dataforge-lang.vercel.app/download.

Se o executável estiver em outro lugar, aponte em dataforge.caminho.

Uma instalação antiga no PATH produz erros que não existem. Se algo não fizer sentido, rode dataforge --version no terminal e confira que é a versão que você espera.

Se algo não funcionar

"O projeto não foi criado" — a mensagem agora traz o motivo real, e o botão Ver a saída completa abre o que a CLI imprimiu.

Sem autocompletar — o painel de saída (canal DataForge) diz se o servidor subiu. DataForge: Reiniciar o servidor de linguagem costuma resolver.

Sem Big-O — ele só aparece em ações; um arquivo só de código de topo não tem o que medir.

O que ela não faz

• Não formata enquanto você digita. dataforge.formatarAoSalvar liga a formatação ao salvar, e ela é desligada por padrão: formatador que reorganiza no meio da frase atrapalha mais que ajuda.
• Não renomeia através de arquivos. O rename do servidor vale dentro de um arquivo; o adopt cruzando módulos ainda é manual.
• Não tem refatorações automáticas além das correções rápidas que o analisador sabe provar.
• Não depura mais de uma thread por vez. A linguagem tem thread e parallel, mas o depurador sombreia execute no interpretador inteiro: apresentar N threads sem poder pará-las uma a uma seria uma interface que promete o que não cumpre.
• Não tem breakpoint condicional nem watchpoint. Parar e avaliar no console cobre o caso; a condição ainda é um given com out.

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