Datastar项目v1.0.0-beta.10版本发布:API标准化与功能优化
Datastar是一个现代化的前端数据驱动框架,它通过简洁的HTML属性语法为开发者提供强大的交互能力。在即将迎来稳定版v1.0.0之前,项目团队发布了beta.10版本,对API进行了标准化处理并优化了多项功能。
API标准化调整
本次版本最显著的变化是对API命名进行了统一规范,这体现了项目团队对API设计一致性的重视。具体调整包括:
- 将
data-intersects属性更名为data-on-intersect,使其更符合事件监听器的命名习惯 - 将
data-on-signals-change改为data-on-signal-change,使用单数形式更符合语义 - 简化了持久化存储的API,移除了
data-persist-*的带键形式,统一使用data-persist
这些变更虽然带来了短暂的迁移成本,但长期来看将使代码更加清晰和一致。开发者应当及时更新项目中的相关属性名称,为v1.0.0稳定版的发布做好准备。
事件系统增强
事件处理方面,本次更新引入了retries-failed事件类型,当SSE(Server-Sent Events)插件在重试后仍然失败时,会触发此事件。这为开发者提供了更完善的错误处理机制。
另一个值得注意的变更是SSE事件的派发位置调整。现在datastar-sse事件直接在元素本身上派发,而不是通过全局事件总线,这简化了事件监听逻辑,也减少了潜在的事件冲突。
命名规范统一
项目团队对命名规范进行了全面统一:
data-class-*属性中的类名现在默认使用kebab-case(短横线连接)格式data-on-*事件名称也采用kebab-case格式- 别名系统中的主别名从
datastar简化为star(使用data-star-*前缀)
这种命名风格的统一不仅提高了代码的可读性,也减少了开发者在使用不同功能时需要记忆的命名规则差异。
功能优化与问题修复
在功能优化方面,项目更新了依赖的Idiomorph库至0.7.3版本,这带来了更好的DOM差异比对性能。同时解决了多个关键问题:
- 修复了插件加载顺序问题,确保自定义插件能够正确加载
- 修正了指示器信号在元素从DOM移除时未正确重置的问题
- 解决了多目标合并功能的工作异常问题
移除的功能
为了简化API,项目移除了两项功能:
data-persist属性不再支持键参数- 移除了SSE事件中的settling机制,因其已变得冗余
这些移除决策基于实际使用场景的评估,简化后的API将更易于理解和维护。
升级建议
对于正在使用Datastar beta版的开发者,建议尽快升级到beta.10版本,并按照新的API规范调整代码。特别需要注意属性名的变更和事件处理逻辑的调整。这次升级将为后续稳定版的平滑过渡打下良好基础。
随着v1.0.0稳定版发布在即,Datastar正逐步展现出其作为现代化前端框架的成熟度和可靠性。本次beta.10版本的发布标志着API设计的最终定型,为开发者提供了清晰稳定的开发接口。
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