Stylelint 16.13.0 版本发布:增强 CSS 规则检查与性能优化
2025-06-04 13:35:05作者:魏献源Searcher
项目简介
Stylelint 是一个强大的现代 CSS 代码检查工具,它帮助开发者保持一致的代码风格并避免错误。通过可配置的规则,Stylelint 能够检查 CSS、SCSS、Less 等样式表中的语法错误、格式问题以及潜在的错误模式。
版本亮点
新增规则提升 CSS 代码质量
本次 16.13.0 版本引入了五个重要的新规则,进一步增强了 Stylelint 对 CSS 代码的检查能力:
- at-rule-descriptor-no-unknown:检查 at 规则描述符是否有效,防止使用未知的描述符
- at-rule-descriptor-value-no-unknown:验证 at 规则描述符的值是否合法
- at-rule-no-deprecated:标记已弃用的 at 规则使用
- at-rule-prelude-no-invalid:确保 at 规则前导部分语法正确
- declaration-property-value-keyword-no-deprecated:检测属性值中使用的已弃用关键字
这些新规则已被纳入 Stylelint 的标准配置中,为开发者提供开箱即用的高质量检查。
性能分析与优化
新版本引入了性能分析功能,开发者可以通过设置 TIMING 环境变量来测量各个规则的执行时间。这一功能对于大型项目特别有用,可以帮助识别性能瓶颈,优化 linting 过程。
灵活的修复模式
新增了 lax 和 strict 两种修复模式:
lax模式:执行安全的自动修复strict模式:尝试更全面的修复,但可能引入格式变化
这种灵活性让开发者可以根据项目需求选择合适的修复策略。
重要改进
错误修复与准确性提升
本次版本修复了多个规则中的误报和漏报问题,包括:
- 修正了
@charset规则相关的误判 - 解决了自定义属性检查中的漏报问题
- 改进了对伪类和 SVG 元素类型的识别
- 优化了描述符检查的准确性
消息系统增强
多个规则现在支持 messageArgs 参数,可以提供更详细的错误信息,帮助开发者快速定位和解决问题。
向后兼容性说明
本次版本包含一个重要的弃用变更:utils.report() 方法中模糊的位置参数已被标记为弃用。插件开发者应更新代码以适应这一变化。Stylelint 文档中提供了如何静默弃用警告的指南。
总结
Stylelint 16.13.0 版本通过新增规则、性能优化和错误修复,进一步巩固了其作为 CSS 代码质量保障工具的地位。无论是对于个人开发者还是团队项目,这些改进都将显著提升样式表的可维护性和可靠性。建议用户及时升级以获取这些新功能和改进。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146