最近测了一下：给 Coding Agent 接一套基于 LSP 的语义导航（查引用、跳定义、列符号），跟平时常用的 `grep` 对比，看看到底哪个更好用、什么时候该用哪个。 用了 3 个 Claude 模型（ Opus 4.8 / Sonnet 4.6 / Haiku 4.5 ），几个 Python / TypeScript 仓库，测了定位代码、找全引用、多文件重命名三类任务。只有两种方法都跑成功的情况才拿来比 token ，避免半路失败的跑法看起来“省 token”。 几个实测下来的点： - 简单定位代码的任务里，模型自己几乎不选 LSP （主动选择率 0%～ 6%）。强制先用 LSP ，这组任务成功率反而从 100% 掉到 89%。 - 找全部调用方的任务里，模型会主动选 LSP （ 45%～ 57%），精确率从 grep 的 0.76 提到 1.00 ，但两边的召回率都只有 0.66 左右——没漏查的问题，LSP 也没帮上忙。 - 同名文本越多的仓库，LSP 提升越明显：hono 这个仓库 grep 精确率只有 0.51 ，换 LSP 后 F1 +0.246 ，token...