Storybook项目中使用Next.js-Vite时styled-jsx依赖问题的分析与解决
在Storybook项目中集成Next.js-Vite框架时,开发者可能会遇到一个关于styled-jsx依赖的警告信息。这个问题虽然表面上看只是一个警告,但实际上可能会掩盖其他更严重的问题,因此需要引起重视。
问题现象
当在Storybook项目中启用Next.js-Vite框架时,控制台会显示以下警告信息:
Failed to resolve dependency: styled-jsx/style, present in client 'optimizeDeps.include'
这个警告表明Vite在尝试优化依赖时,无法找到styled-jsx这个包。虽然项目可能仍然能够运行,但这个警告可能会误导开发者,使他们忽略其他真正需要解决的问题。
问题根源
styled-jsx是Next.js框架的一个关键CSS-in-JS解决方案,它允许开发者在组件中编写作用域CSS。在标准的Next.js项目中,styled-jsx是作为Next.js的依赖自动包含的,开发者不需要单独安装。
然而,当在Storybook环境中使用Next.js-Vite框架时,Vite的依赖优化系统会尝试处理styled-jsx,但由于它不是项目的直接依赖,Vite无法找到它,从而产生了警告。
解决方案
临时解决方案
最直接的解决方法是手动将styled-jsx添加为项目的直接依赖:
npm install styled-jsx
# 或者
yarn add styled-jsx
这种方法简单有效,能够立即消除警告信息。但它只是一个临时解决方案,因为它没有从根本上解决问题。
根本解决方案
从框架层面来看,更合理的解决方案是将styled-jsx作为Next.js-Vite框架的依赖项。这需要修改框架的package.json文件,将styled-jsx添加为显式依赖。
这种做法的优势在于:
- 保持了依赖关系的正确性
- 避免了每个使用该框架的项目都需要手动添加依赖
- 符合依赖管理的规范
深入理解
这个问题实际上反映了现代前端开发中依赖管理的一个常见挑战。随着工具链的复杂化,不同工具之间的依赖关系可能会产生冲突或不一致。
Vite的依赖优化系统(optimizeDeps)旨在提高开发服务器的启动速度。它会预构建一些依赖项,而styled-jsx被包含在这个优化列表中。当Vite找不到这个依赖时,虽然不会导致构建失败,但会产生警告。
最佳实践建议
- 当在Storybook中使用Next.js-Vite框架时,建议检查所有类似的依赖警告
- 考虑在项目初始化时自动安装必要的peer dependencies
- 对于框架开发者,应该明确声明所有必需的依赖项
- 定期检查依赖关系,确保没有遗漏或冲突
通过理解并解决这个问题,开发者可以更好地管理项目依赖,避免潜在的问题,并提高开发体验。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00