AST 工具大PK！Biome 的 GritQL 插件 vs. ast-grep，谁是你的菜？

锈儿海老师2025-06-10 14:19

开场白：为啥原生的 Lint 工具需要 AST 这把"利器"？

在大项目里，想让代码风格统一、质量杠杠的，那可真是个老大难问题。现在那些用 Rust 写的 Lint 工具，跑起来那叫一个快，检查点基础的代码规范，小意思。但要是你想搞点特别定制的规则，或者代码量巨大，想自动重构个啥的，它们就有点力不从心了。

这时候，AST（抽象语法树）工具就闪亮登场了，特别是那些能搞插件系统的工具，简直是雪中送炭！

咱们今天就来好好聊聊两个热门的 AST 工具：Biome 刚出的 GritQL 插件，和已经混得风生水起的 ast-grep。咱们会从语法、性能、功能等多个角度，把它们掰开揉碎了讲，帮你选出最适合你项目的那把"趁手兵器"！

参赛选手速览：先混个脸熟

在咱们让它们"正面硬刚"之前，先来分别认识一下这两位选手，看看它们的核心功能和设计理念有啥不一样。

Biome 的 GritQL 插件：Biome 新来的"小兄弟"

Biome 是个主打 web 项目的快速格式化和 Lint 工具，它的野心不小，想把 Prettier 和 ESLint 这些工具都给"干掉"，自己一个顶俩。在 2.0 Beta 版发布后，Biome 终于有了插件系统，首批支持的就是用 GritQL 来定义自定义 Lint 规则。

这个插件呢，就是用 .grit 文件来定义规则，这些文件里写的都是 GritQL 语言。GritQL 本身就是一套专门用来查询和转换语法树的语言。这些 .grit 文件呢，就是用来定义 Biome 能帮你检查代码的自定义诊断规则。配置起来也挺简单：只要在 biome.json 配置文件里的 plugins 数组里，把你的 .grit 文件路径加上去就行。

不过，作为 Biome 2.0 Beta 版的产物，GritQL 插件目前它还只能帮你"诊断"问题。也就是说，它找问题是一把好手，但是发现了问题，也暂时不能帮你自动"修复"掉。但在未来会支持可修复的规则，它会用到 GritQL 里的重写操作符（=>），看来这个功能已经在路上了，未来肯定会越来越强大。

ast-grep：AST 界的"老大哥"

ast-grep 是个非常成熟、功能强大的命令行工具，它也是用高性能的 Rust 语言写的。它的工作机制是，通过 YAML 文件来定义规则，帮你搜索、Lint 甚至重写代码。ast-grep 厉害的地方在于，它用了 tree-sitter 这个超牛的解析库来构建抽象语法树，这样它就能深入理解代码的结构了。

ast-grep 最牛的地方是，它直接就支持"自动修复"和"重写"代码，开箱即用！无论是简单的小修复，还是复杂的大规模重构，它都能轻松搞定。而且它基于 tree-sitter，所以语言支持也超广泛，不仅仅是 JS、TS、JSX、TSX、HTML 和 CSS，它还支持 Python、Java、Go、Rust 等一大堆编程语言，可以说是个"多面手"了。

简单来说，Biome 的 GritQL 插件更多是给 Biome 的 Lint 功能加个自定义诊断的外挂，而 ast-grep 则是本身就功能全面、能改写代码、覆盖语言更广的 AST 操作"主力军"了。

正面硬刚：咱们来好好比比

现在咱们都对这两个工具混了个脸熟，接下来就让它们同台竞技，看看在开发过程中，它们各自有啥特色，能给咱们带来啥不一样的体验。

语法大比拼：规则怎么写？

理解怎么写规则，是玩转任何 AST 工具的"敲门砖"。咱们就拿几个例子，看看 Biome 的 GritQL 插件和 ast-grep 在模式语言和规则定义上有啥区别。

例子 1：找出 console.log() 语句

目标很简单，就是找出代码里所有 console.log(...) 的地方，通常是用来找那些调试代码的。

Biome GritQL 插件 (detect-console-log.grit):

想看更详细的配置步骤，可以参考 官网 的文章。

javascript 复制代码 
language js (typescript, jsx);

// 匹配所有 console.log 调用的模式，并报告一个警告
`console.log($$$arguments)` where {
  register_diagnostic(
    span = $$$arguments, // 高亮调用时的参数
    message = "别用 console.log 了，考虑用专门的日志工具，或者生产环境删掉它。",
    severity = "warn"
  )
}

想启用这条规则，就在 biome.json 配置里把这个 .grit 文件的路径加进去：

json 复制代码 
{
    "linter": {
        "enabled": true,
        "rules": {
            "all": true
        }
    },
    "plugins": [ "./detect-console-log.grit"]
}

Biome GritQL 规则解读：

这条 GritQL 规则，目的就是精准定位 console.log 的调用。

  1. language js (typescript, jsx);: 这个就指定了解析器，告诉 Biome 这段规则是给 JavaScript、TypeScript 和 JSX 代码用的。
  2. console.log($$$arguments) : 这就是咱们要找的代码模式。$$$arguments 是一个"捕获参数的通配符变量"（术语叫"展开元变量"），它能匹配 console.log() 函数里任意数量的参数。
  3. where { register_diagnostic(...) } : 当这个模式被匹配上的时候，register_diagnostic() 这个函数就会被触发，来报告问题。它会高亮 $$$arguments 部分的代码，然后给你一个自定义的 message（消息），并且把 severity（严重程度）设置为"warn"（警告）。

ast-grep (rules/no-console-log.yml):

想看更详细的配置步骤，可以参考 ast-grep 官网。

yaml 复制代码 
# rules/no-console-log.yml
id: no-console-log
language: TypeScript # 也可以是 JavaScript
severity: warn
message: "别用 console.log 了，考虑用专门的日志工具，或者生产环境删掉它。"
rule:
    pattern: console.log($$$ARGS)
    # fix: "" # 把这行注释去掉，就能自动删除 console.log 调用

ast-grep 规则解读：

ast-grep 这条规则也同样能找出 console.log 语句，它是用 YAML 这种声明式的方式来定义的，更直观。

  1. id, language, severity, message: 这些都是标准字段，用来给规则起个名字、指定语言、严重级别和提示消息。
  2. rule: pattern: console.log($$$ARGS) : 这就是定义要匹配的代码模式。$$$ARGS 也是一个"捕获参数的通配符变量"，能捕获 console.log() 的所有参数。
  3. # fix: "" : 这个 fix 字段被注释掉了，它就展示了 ast-grep 强大的自动重写功能；如果你把注释去掉，它就能自动把匹配到的 console.log() 语句给删掉。

例子 1 的语法总结：

  • 模式匹配： 两个工具都用了很相似、很直观的模式语法（比如 console.log($$$args)），通过通配符变量来匹配函数调用，不管里面有多少个参数。
  • 问题报告： GritQL 用的是 where 子句里的 register_diagnostic() 函数来报告问题，而 ast-grep 则直接通过 YAML 字段（message、severity）来定义规则的元数据。
  • 重写能力： ast-grep 直接就提供了 fix 字段来做自动化代码转换，而 GritQL 的直接重写功能还在计划中。

例子 2：在 createFileRoute 文件中检测 React 组件

这条规则稍微复杂一点，目的是在一个像 TanStack Router 这样的框架里，强制执行一个常见的架构模式：路由文件应该主要用来定义路由和数据加载器，而不是用来放 React UI 组件。咱们想找出那些从 @tanstack/react-router 导入了 createFileRoute 的文件里，所有 React 组件的定义（无论是函数式组件、箭头函数组件，还是具名导出、默认导出）。这个例子能展示更复杂的规则，需要先检查一个导入，然后再有条件地搜索特定的代码模式。

Biome GritQL 插件 (no-components-in-route-file.grit):

代码片段：

javascript 复制代码 
// 先检查这个文件有没有从 @tanstack/react-router 导入 createFileRoute
file(body=$program) where {
  // 在整个文件的 AST 里检查特定的导入
  $program <: contains bubble `import { $imports } from "@tanstack/react-router"` where {
      $imports <: contains `createFileRoute` // 确保 'createFileRoute' 在导入的标识符里
  },
  // 如果导入存在，就继续在文件里查找组件定义
  $program <: contains bubble or {
    // 1. 函数声明组件 (比如：function MyComponent() { ... })
    `function $ComponentName($props) {
      $body
    }` where {
      $ComponentName <: r"^[A-Z][a-zA-Z0-9]*$", // 正则约束：确保是 PascalCase（大驼峰）的标识符
      register_diagnostic(span=$ComponentName, message=`组件不应该直接定义在路由文件里。请把它移到独立的 UI 组件文件。`, severity="error")
    },
    // 2. 赋值给变量的箭头函数组件 (比如：const MyComponent = () => { ... })
    `const $ComponentName = ($props) => {
      $body
    }` where {
      $ComponentName <: r"^[A-Z][a-zA-Z0-9]*$", // 正则约束：确保是 PascalCase（大驼峰）的标识符
      register_diagnostic(span=$ComponentName, message=`组件不应该直接定义在路由文件里。请把它移到独立的 UI 组件文件。`, severity="error")
    },
    // 3. 默认导出的函数组件 (比如：export default function MyComponent() { ... })
    `export default function $ComponentName($props) {
      $body
    }` where {
      register_diagnostic(span=$ComponentName, message="默认导出的函数组件不应该定义在路由文件里。请把它移到独立的 UI 组件文件。", severity="error")
    },
    // 4. 默认导出的匿名箭头函数组件 (比如：export default () => { ... })
    `export default ($props) => {
      $body
    }` where {
      register_diagnostic(span=$props, message="默认导出的箭头函数不应该定义在路由文件里。请把它移到独立的 UI 组件文件。", severity="error")
    },
    // 5. 具名导出的函数组件 (比如：export function MyComponent() { ... })
    `export function $ComponentName($props) {
      $body
    }` where {
      $ComponentName <: r"^[A-Z][a-zA-Z0-9]*$",
      register_diagnostic(span=$ComponentName, message=`导出的组件不应该直接定义在路由文件里。请把它移到独立的 UI 组件文件。`, severity="error")
    }
  }
}

Biome GritQL 规则解读：

这条 GritQL 规则用了一套组合拳，包括顶层文件匹配、递归搜索（contains 和 bubble），以及逻辑分组（or 和 where），来实现这个复杂的架构检查。

  1. file(body=$program) where { ... }:

    • file(): 这是 GritQL 的一个函数，它代表我们要分析的整个源文件，是模式匹配的最高入口，确保规则能检查代码的完整上下文。
    • body=$program : 它把整个文件的 AST（抽象语法树）捕获到 $program 这个变量里。这个 $program 变量就成了这条规则里所有后续搜索和条件的"根节点"。
    • where { ... } : 这个子句引入了一些条件，只有这些条件都满足了，file() 模式才算匹配成功，里面定义的诊断信息才能被报告出来。

  2. $program <: contains bubble \import { imports } from "@tanstack/react-router"\` where { imports <: contains `createFileRoute` }`:

    • 这是 file() 的 where 子句里的第一个主要条件 。它的目的就是检查当前文件有没有从 @tanstack/react-router 导入 createFileRoute。
    • $program <: : 这个语法表示 $program（整个文件的 AST）必须"包含"或"匹配"后面的模式。
    • contains : 这是 GritQL 的一个谓词，它会在指定的 AST 节点（这里是 $program）里"搜索"指定的模式。它只会搜索 program 的直接子节点。这对于排除那些不在文件顶层定义的东西非常关键。
    • bubble : 当和 contains 一起用的时候，bubble 子句会为它所应用的模式中定义的元变量（比如这里的 $imports）创建一个独立的、隔离的作用域。这样能确保：
      • 就算规则里其他地方有叫 $imports 的元变量，它们的值也不会和这个 import 语句匹配捕获到的 $imports 冲突。
      • 后面的 where { $imports <: contains createFileRoute } 子句可以直接引用这个 import 模式捕获到的 $imports，并对它应用更进一步的条件，而不会有歧义。它让嵌套匹配的逻辑推理更清晰。
    • import { $imports } from "@tanstack/react-router" : 这是 GritQL 要搜索的字面代码模式。$imports 元变量会捕获导入语句中解构出来的部分（比如 createFileRoute, createLoader）。
    • where { $imports <: contains createFileRoute } : 这是应用于 import 模式捕获到的 $imports 元变量的一个嵌套条件 。它再次使用 contains 来验证字符串 createFileRoute 是否存在于 $imports 捕获到的标识符中。这确保我们只针对那些明确使用了路由库中 createFileRoute 的文件。

  3. $program <: contains bubble or { ... }:

    • 这是 file() 的 where 子句里的第二个主要条件。只有当第一个条件（检查导入）满足时，这个条件才会被评估。它的目的就是找出文件里的任何 React 组件定义。
    • contains bubble : 和第一个条件类似，它会在整个文件的 AST ($program) 中递归搜索 or 块里定义的任何模式。bubble 再次确保了在每个独立的组件模式中捕获到的任何元变量（比如 $ComponentName, $props, $body）都只在那个特定的模式匹配范围内有效。这意味着，例如，如果有一个 function MyComponent 和一个 const MyOtherComponent，$ComponentName 元变量会正确地为第一个匹配捕获 "MyComponent"，为第二个捕获 "MyOtherComponent"，而不会冲突。
    • or { ... } : 这是一个逻辑 OR 操作符。也就是说，只要它花括号里列出的任何一个模式 匹配成功，整个 contains 条件就算满足了。这对于检测 React 组件的各种定义方式（函数声明、箭头函数、默认导出、具名导出）至关重要。
    • 单个组件模式 (比如：function $ComponentName($props) { $body }) : 每一个块都用 GritQL 的模式语法定义了一个常见的 React 组件结构。
      • $ComponentName, $props, $body: 这些是元变量，分别捕获组件的名字、props 和函数体。
      • $ComponentName <: r"^[A-Z][a-zA-Z0-9]*$" : 这个 r"..." 是正则表达式，后面跟着的 ^[A-Z][a-zA-Z0-9]*$ 是一个很常见的规则，用来检查组件名是不是 PascalCase (大驼峰命名法)，这通常是 React 组件的命名规范。
      • register_diagnostic(span=$ComponentName, message=..., severity="error") : 这是当一个组件模式成功匹配，并且之前的所有 where 条件（包括 createFileRoute 导入检查）都满足时，会执行的操作。
        • span=$ComponentName: 它告诉 Biome，有问题的时候，高亮哪个代码区域------这里就是组件名那里。
        • message: 报告给开发者的错误消息。
        • severity: 设置诊断级别（比如"error"、"warn"）。

GritQL 总结： 这条规则的工作流程是：首先确认文件是不是一个"路由文件"（通过查找 createFileRoute 导入）。只有当这个条件为真时，它才会继续递归扫描同一个文件，查找任何常见的 React 组件定义。bubble 子句在这里非常关键，它能隔离 contains 模式中元变量的作用域，确保在构建复杂、多部分规则时，不会出现意外的变量冲突或不同匹配子模式之间的歧义。

ast-grep (rules/no-components-in-route-file.yml):

YAML 代码：

yaml 复制代码 
# rules/no-components-in-route-file.yml
id: no-components-in-route-file
language: TypeScript # 也可以是 JavaScript, JSX, TSX
severity: error
message: "React 组件不应该直接定义在导入了 createFileRoute 的文件里。请把它们移到独立的 UI 组件文件。"
rule:
  kind: program
  all: # 这两个条件都必须为真，规则才生效
  - has: # 条件 1：检查是否有 createFileRoute 导入
      pattern: import $$$IMP from "@tanstack/react-router"
      regex: createFileRoute # 确保 'createFileRoute' 在导入的标识符里
  - has: # 条件 2：检查是否存在 React 组件模式
      any: # 匹配以下任意一种组件定义
      - pattern: function $COMPONENT($$$ARGS) { $$$ } # 函数声明组件
      - pattern: const $COMPONENT = ($$$ARGS) => $$$ # 赋值给变量的箭头函数组件
      - pattern: export default ($$$PROPS) => $$$ # 默认导出的匿名箭头函数组件
      - pattern: export default function $COMPONENT($$$ARGS) { $$$ } # 默认导出的函数组件
      - pattern: export function $COMPONENT($$$ARGS) { $$$ } # 具名导出的函数组件
constraints: # 确保组件名符合 PascalCase（大驼峰）命名规范
  COMPONENT: { regex: "^[A-Z][a-zA-Z0-9]*" }

ast-grep 规则解读：

ast-grep 这条规则也是用 YAML 声明式结构，结合 kind、all、has 和 any 来实现同样的复杂逻辑检查。

  1. id, language, severity, message: 这些都是 ast-grep 规则的标准元数据字段，提供规则的唯一标识、适用的编程语言、诊断严重级别（比如"error"），以及当规则触发时显示给用户的人类可读消息。

  2. rule: kind: program:

    • kind: program : 这个指定了规则要应用到的 目标 AST 节点类型。program 通常代表整个源文件或编译单元。这确保规则能检查完整的代码上下文，和 GritQL 的 file() 类似。

  3. all: [...] : 这是 ast-grep 里的逻辑 AND 操作符。也就是说，它里面列出来的所有子规则，都必须同时匹配成功，这条大规则才算通过。在这个例子里，它强制要求导入条件和组件存在条件必须同时满足。

  4. 第一个子规则：- has: pattern: import $$$IMP from "@tanstack/react-router" 和 regex: createFileRoute:

    • 这是 all 子句下的第一个条件 。它的目的是验证 createFileRoute 导入语句的存在。
    • has : ast-grep 的这个规则字段表示当前节点（在这里就是整个 program）必须"包含" （作为它子树中的任意一个后代）指定的 pattern。
    • pattern: import $$$IMP from "@tanstack/react-router" : 这是导入语句的结构模式。$$$IMP 是一个元变量，它会捕获花括号里解构出来的所有标识符（比如 { createFileRoute, anotherImport }）。
    • regex: createFileRoute : 这个字段会把一个正则表达式应用到 $$$IMP 元变量捕获到的文本 上。它确保了精确的字符串 createFileRoute 存在于捕获到的文本中。

  5. 第二个子规则：- has: any: [...]:

    • 这是 all 子句下的第二个条件 。它负责检测各种形式的 React 组件定义。只有当第一个条件（createFileRoute 导入检查）通过后，这个条件才会被评估。
    • has : 和第一个 has 规则类似，它会在 program 节点内递归搜索嵌套的 any 块中定义的任何模式。
    • any: [...] : 这是 ast-grep 里的逻辑 OR 操作符。只要它里面列出的任意一个 pattern 规则能匹配成功 ，这个 has 条件就算满足了。这种灵活性让规则能捕获所有常见的 React 组件结构。
    • 单个组件模式 (比如：- pattern: function $COMPONENT($$$ARGS) { $$$ }) : any 数组里的每一项都定义了一个 React 组件的特定结构模式。
      • $COMPONENT, $$$ARGS, $$$ (函数体的通配符): 这些是 ast-grep 的元变量。$COMPONENT 捕获单个 AST 节点（比如函数名），$$$ARGS 捕获一系列节点（比如函数参数），而 $$$ 是一个通用的"通配符"，能匹配任意数量的节点（常用于函数体或语句块）。
  • constraints : constraints 字段添加了一个检查，确保 $COMPONENT 元变量符合 PascalCase（大驼峰）命名规范。

ast-grep 总结： 这条规则是针对整个文件来应用的。它通过一个"AND" (all) 条件，把两个主要的"包含" (has) 检查组合起来：一个是确认 createFileRoute 导入的存在（用正则表达式验证具体标识符），另一个是确认任何常见的 React 组件模式的存在。如果这两个检查都通过了，规则就会触发，报告这个架构违规。

例子 2 的语法总结：

  • 复杂条件逻辑： 这个例子展示了两个工具都能实现需要多重条件的规则。GritQL 用的是链式 where 子句配合 contains 和 bubble 进行深度搜索，以及 or 来表示多种选择。ast-grep 则用 all 来组合必要条件，以及 has 嵌套 any 来匹配多种组件模式。
  • 精准匹配： 两个工具都能精准定位特定的代码结构（导入、函数声明、箭头函数），甚至可以应用额外的约束（比如 GritQL 为具名组件提供的 PascalCase 正则表达式，ast-grep 也能通过额外的 regex 或 matches 子规则实现）。
  • 规则作用域： GritQL 的 file(body=$program) 和 ast-grep 的 kind: program 都表示规则作用于整个文件的抽象语法树。

性能大比拼：速度决定一切！

性能，这可是任何代码分析工具的"命根子"啊！特别是那些要集成到 Lint 工具里，在开发过程中或 CI/CD 流水线里频繁运行的工具。毕竟，Lint 速度快，才是我们从功能多但慢的 ESLint 迁移的动力。

实战案例：

在 GitHub 上的一个真实案例（biomejs/biome#6210）就揭示了这两个工具之间明显的性能差异。在这个场景中，用户创建了一个自定义的 Biome GritQL 插件规则，目的是强制在导入 createFileRoute 的文件中遵循组件定义的特定约定。

  • 原始 Biome GritQL 规则的性能： 这条自定义规则的初始版本在 VS Code 仓库上跑起来，竟然要花整整 70 秒！
  • 没有这条规则的 Biome 性能： 作为对比，Biome 在没有这条自定义规则的情况下，跑同样的任务那叫一个快，不到 2 秒就搞定了。这巨大的反差清楚地表明，自定义的 GritQL 规则是主要的"性能瓶颈"。
  • 等效 ast-grep 规则的性能： 而用 ast-grep 实现的等效规则，表现那叫一个好，同样的项目，仅仅用了 0.5 秒！
  • 优化后的 Biome GritQL 规则性能： Biome 团队和 GritQL 的开发者们发现，性能问题出在 GritQL 模式没有优化。经过优化，他们用了更具体的模式，比如 file(body=$program) 和 bubble，Biome GritQL 规则的性能有了质的飞跃，只增加了大概 1 秒的开销。

性能总结：

  • ast-grep 的普遍高性能： ast-grep 始终表现出更优异的性能。它的 Rust 内核和优化过的 AST 遍历机制，让它在各种场景下都能提供可靠而惊人的速度。
  • Biome 的 GritQL 插件（Beta 版）潜在的性能陷阱： 作为一个还处于测试阶段的新工具，它最初的实现或者使用了某些过于宽泛的 GritQL 模式（比如 $program 和 contains 没有仔细限定作用域）可能会导致显著的性能下降。这说明虽然工具很强大，但目前阶段在规则设计上需要非常小心。
  • 优化模式的重要性： 这个案例生动地说明了，你写 GritQL 规则的方式，能极大影响它在 Biome 里的性能。Biome 团队和 GritQL 的开发者们也清楚地认识到这些问题，正在积极优化，并提供编写高效模式的指导。

性能总结： ast-grep 目前提供了更优秀、更稳定的性能，特别是对于复杂的规则。Biome 的 GritQL 插件作为新工具，虽然还在测试阶段，显示出潜力，但要想达到最佳性能，目前是规则作者必须主动通过精心的模式设计和优化来管理和实现。这意味着 GritQL 的学习曲线可不只是理解它的语法那么简单，你还得掌握它的性能特点，知道怎么写出高效的规则，这就额外增加了开发者的负担，特别是对于复杂或频繁运行的规则来说，甚至可能抵消掉集成在 Biome 生态系统里的一些便利性。

不过，随着 Biome 及其 GritQL 集成的不断成熟，性能肯定会持续提升。

文档和学习曲线：如何快速上手？

文档的质量和易用性，以及整体的学习曲线，直接决定了开发者能不能用得爽，用得溜，快速掌握新工具。

Biome GritQL 插件文档： Biome 的官方网站提供了插件系统的文档，包括如何启用插件和 register_diagnostic() 函数的基本用法。但是你想深入了解 GritQL 语法本身的细节（也就是写模式的语言），你就得去另一个独立的官方 GritQL 文档了。

Biome GritQL 插件： 学习 Biome 的 GritQL 插件，你需要理解两个不同的系统。GritQL 语言本身比较复杂了。GritQL 有自己独特的语法和概念，包括模式、谓词、where 子句，以及像 contains 和 bubble 这样的内置函数。更何况，就像咱们在性能部分展示的，你还得写出高性能的 GritQL 规则，这就额外增加了学习曲线的复杂性。目前，Biome 生态系统内还没有专门为 Biome 的 GritQL 插件集成的Playground，得去 grit.io 提供的Playground 。

ast-grep 文档： ast-grep 的文档那是相当全面，直接就在它自己的官网 ast-grep.github.io 上。里面有详细的模式语法指南、YAML 规则配置、高级功能和 API 用法。它最大的一个亮点，就是官网上自带了一个超棒的交互式游乐场，这对于学习和测试模式来说，简直是无价之宝，能让你快速实验和原型化规则。

ast-grep 学习曲线： ast-grep 的规则配置是基于 YAML 的，对于开发者来说，普遍认为上手很简单。它的模式语法，用 $META_VAR 来匹配单个 AST 节点，用 $$$VAR 来匹配一系列节点，对于已经熟悉代码操作概念的开发者来说，感觉是比较直观的。虽然了解 AST 节点类型（来源于 tree-sitter）对于编写更高级的规则会有帮助，但对于很多常见的用法来说，并不是必须的。这个工具还提供了强大的关系型（比如 has、inside）和组合型（比如 all、any、not）规则字段，对于复杂的场景可能需要一些时间来掌握，但提供了极大的灵活性。

文档和学习总结： ast-grep 目前拥有更成熟、更完整的文档体系，再加上它那个超好用的交互式 Playground，学习起来简直事半功倍。它的 YAML 和模式语法可能对一些开发者来说更直观，因为它们结构更常规。GritQL 呢，虽然功能强大，但它的语法比较独特，需要你专门花时间去学习。Biome 插件的文档体验有点"割裂式"，需要用户去 Biome 官网看插件集成，再跑到 grit.io 看 GritQL 语言本身，这会让初学者的旅程感觉有点碎片化，不够连贯。

编辑器支持：好不好用，一看便知

和 IDE (集成开发环境) 以及文本编辑器的无缝集成，对开发者的工作流和生产力来说，那可是至关重要的。

Biome GritQL 插件： Biome 本身就有 LSP（语言服务器协议）集成，所以 GritQL 插件诊断出来的错误，能直接在 VS Code、JetBrains 家的 IDE 和 Neovim 这些编辑器里显示出来，就像其他 Lint 规则一样。但是，对于编写 .grit 文件来说，专门的编辑器支持就比较有限了，目前只有 VS Code 有一个扩展。它的 LSP 服务器目前在其他编辑器里还没能广泛识别 .grit 文件类型，所以高级的编写功能就比较欠缺。

ast-grep：

ast-grep 自然就对更多编辑器"友好"，因为它用的是 YAML 文件格式来写规则。诊断和代码动作（快速修复）在任何支持 LSP 的编辑器里都能用：

  • VS Code： 它有个官方扩展，提供了非常强大的"结构化搜索和替换"UI，还有诊断、代码动作（快速修复），以及 rule.yml 文件的 Schema 验证，大大简化了规则的编写。
  • Neovim： 通过 nvim-lspconfig 可以支持它的 LSP 服务器，还有一些专门的插件，比如 coc-ast-grep、telescope-sg 和 grug-far.nvim，都能提供很好的体验。
  • LSP 服务器： 它有一个独立的 LSP 服务器 (ast-grep lsp)，确保了在任何支持 LSP 的编辑器里都能无缝集成，提供诊断和代码动作。

核心功能一览：快速对比

这张表对前面咱们讨论的所有重要功能和特点，做了个简洁的横向对比。对于那些忙碌的开发者来说，快速扫一眼这张表，就能迅速评估核心差异，初步判断哪个工具更符合他们的燃眉之急。它就像一个快速参考指南，巩固了前面详细的讨论，让对比更直观、更有实操性。

方面 Biome GritQL 插件 (v2.0 Beta) ast-grep
核心功能 Biome Lint 工具的自定义诊断 基于 AST 的搜索、Lint 和重写
语法语言 GritQL YAML 定义规则，自定义模式语法
修复/重写能力 暂不支持（计划中） 支持（规则中内置 fix 字段）
性能 (普遍) 不稳定（不优化可能很慢） 普遍非常高（基于 Rust，支持多线程）
文档质量 Biome 文档 + GritQL 文档（分散） 综合、集成化的 ast-grep 文档
调试/ Playground 基础 官方交互式 Playground
学习曲线 中等到高（GritQL 语法 + 性能考量） 低到中（YAML + 直观模式）
编辑器支持 通过 Biome 的 LSP 显示诊断 强大的 VS Code 扩展，Neovim 插件，通用 LSP 服务器
是否独立 CLI 否（Biome CLI 的一部分） 是（sg 命令）

如何选择你的"战神"：什么时候选哪个？

选择 Biome 的 GritQL 插件还是 ast-grep，并不是说哪个工具就"绝对更好"，关键是看哪个工具更符合你项目的"胃口"、你现在用的工具链，以及你对测试版功能的"容忍度"。每个工具都有自己的独门绝技，适合不同的场景。

如果你符合以下情况，选择 Biome 的 GritQL 插件：

  • 已经深度绑定Biome 的团队： 你的开发团队已经重度依赖 Biome 的生态系统，并且只是想在不引入其他独立工具的情况下，给 Biome 的 Lint 功能加点自定义规则。
  • 只需要自定义 Lint 的诊断功能： 你主要的需求是给 Biome 的 Lint 工具添加自定义诊断规则，特别是针对 JavaScript/TypeScript 或 CSS，而且目前对自动化修复功能没有那么高的优先级。
  • 不怕学 GritQL 新语法： 开发者们对 GritQL 的语法不陌生，或者愿意学习它独特的语法和在性能优化方面的细微差别。
  • 能接受测试版状态和未来修复： 团队能接受插件目前的测试版状态和它暂时不能自动修复的问题，并且积极关注这个计划中的功能未来上线。
  • 优化后的性能能满足需求： 只要规则经过精心优化，它的性能表现能满足你日常 Lint 的速度要求。

如果你符合以下情况，选择 ast-grep：

  • 想立马用上强大的搜索和重写功能： 你现在就需要功能强大、性能杠杠的 AST 搜索和重写能力，包括强大的自动修复和复杂的代码重构（codemods）。
  • 更看重工具的成熟度和稳定性： 你更喜欢一个成熟、稳定的工具，它功能丰富，编辑器支持好（包括专门的 VS Code UI，能帮你做结构化搜索/替换，以及编写规则时提供强大的辅助）。
  • 喜欢独立的命令行工具： 你需要一个独立的命令行工具，方便写脚本、执行一次性重构任务，或者独立于特定 Lint 工具集成到 CI 流水线中。
  • 更喜欢 YAML 配置： 开发者更喜欢用 YAML 来配置规则，并且觉得它的模式语法更直观、更容易上手。
  • 要搞复杂的代码重构和自动修复： 你的目标是构建复杂的代码重构工具（codemods）或通过自动化修复来强制执行编码规范，这正是 ast-grep 的核心优势。
  • 开发规则时，离不开交互式 Playground： 交互式 Playground 对于开发和测试规则来说是工作流中很重要的一部分。

总的来说，选择 Biome 的 GritQL 插件还是 ast-grep，取决于你具体的项目需求、现有的工具链，以及你对测试版功能的容忍度。Biome 的插件就像是给 Biome 这个大生态系统打了个"补丁"，方便老用户在熟悉的环境里定制 Lint 规则。而 ast-grep 呢，它更像是个"瑞士军刀"，功能全面，独立性强，能处理各种 AST 操作，甚至支持多种语言。这个区别意味着，如果一个团队的主要目标是扩展 Biome 的 Lint 功能，那么插件提供了便利。但是，如果需求涉及到自动化代码转换或者灵活的命令行集成，那么 ast-grep 就是更强大、更立即可用的选择。开发者们应该仔细评估他们的主要用例（比如：在现有 Biome 设置中自定义 Lint，还是通用的 AST 搜索/重写/代码重构），他们现有的开发生态系统，以及他们对测试版功能和专门学习曲线的接受程度，才能做出最明智的决定。

结语

无论是 Biome 的 GritQL 插件，还是 ast-grep，它们都提供了强大的基于 AST 的代码操作能力，不再仅仅停留在传统的文本匹配层面，能帮你更好地定制规范、重构代码和提升质量。

如果你的需求是立马要用上强大、全面的 AST 操作能力，包括全面的修复、广泛的语言支持和强大的编辑器集成，那么 ast-grep 绝对是那个"立马能用、功能全面"的首选。Biome 的 GritQL 插件呢，虽然还在测试版阶段，目前也只能诊断问题，但对 Biome 的老用户来说，是很有前景的，未来还会支持自动修复和性能优化。

说到底，怎么选，还得看你项目的具体需求：ast-grep 适合你想要立即获得通用、强大的 AST 控制能力；而 Biome 的 GritQL 插件，则适合你已经在使用 Biome，并且想在现有生态系统里扩展它的功能。不管是集成式的还是独立的 AST 工具，它们都在不断创新，预示着代码分析和转换的未来，那可是充满无限可能和想象空间！

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