从零理解增量源生成器：为什么不是普通 Source Generator

很多人第一次接触源生成器，会把它理解成“编译时帮我拼一段代码的脚本”。这个理解只够入门，不够落地。

增量源生成器真正重要的地方，不是“会生成代码”，而是它把输入和输出之间的关系拆成了一条可复用、可缓存、可组合的管线。项目规模一大，性能、稳定性和排错成本都会被这条管线直接决定。

先看这个主案例

当前系列围绕一个主案例展开：给标记了 [GenerateToString] 的类型生成 ToString()。

这个案例故意不追求花哨，而是专注回答四个基础问题：

• 目标类型是怎么被发现的
• 类型信息是怎么被提取的
• 代码是怎么被渲染出来的
• 非法输入是怎么被拦住的

为什么要强调“增量”

如果你的实现方式是“每次编译都重新全量扫描、重新分析、重新生成”，那么项目一大，体验会明显恶化。

增量模型的价值就在这里：

• 只在输入发生变化时重新计算必要节点
• 把发现、建模、输出拆成更小的责任块
• 让测试和调试能对应到具体阶段，而不是把整个生成器看成黑箱

这也是为什么当前教程不是从字符串模板开始讲，而是先讲清楚生成器是什么、为什么要增量、以及主案例到底在解决什么。

开始这一系列前，先记住一句话

生成器不是“帮你少写几行代码”的装饰层，它是编译系统中的一段可执行规则。只要你接受这个前提，后面的入口、诊断、测试和扩展思路都会顺很多。