weapp-tailwindcss项目发布@weapp-tailwindcss/postcss@1.0.0版本
weapp-tailwindcss是一个针对微信小程序开发的工具链项目,它通过PostCSS插件的方式,将Tailwind CSS框架适配到微信小程序环境中。该项目解决了在小程序中使用现代CSS工具链的兼容性问题,让开发者能够在小程序项目中享受Tailwind CSS带来的开发效率提升。
最新发布的@weapp-tailwindcss/postcss@1.0.0版本带来了多项重要更新和改进,标志着该项目进入了一个更加成熟的阶段。这个版本不仅包含了一些功能增强,还进行了架构上的调整,使整个工具链更加模块化和可维护。
主要变更内容
-
新增@weapp-tailwindcss/merge支持 这个版本引入了@weapp-tailwindcss/merge模块,它相当于weapp-tailwindcss版本的tailwindcss-merge和cva方法。这个功能对于处理类名合并和条件样式非常有用,特别是在构建组件库或设计系统时,能够提供更灵活的样式组合能力。
-
包结构调整 项目进行了monorepo架构调整,将功能模块拆分为多个独立的包。这种结构使得各个功能模块更加清晰,也便于未来的扩展和维护。开发者可以根据需要选择性地引入特定功能,而不是加载整个工具链。
-
API变更 这个版本包含了一些破坏性变更:
- 移除了weapp-tailwindcss/postcss,开发者可以直接使用@weapp-tailwindcss/postcss
- 新增weapp-tailwindcss/escape来取代原来的weapp-tailwindcss/replace
- 对导出函数进行了重命名,使API更加清晰和一致
-
CSS处理优化 修复了:where伪类选择器中的属性处理问题,确保在小程序环境中的正确渲染。同时优化了对postcss-preset-env的默认配置,提升了CSS转换的准确性和效率。
技术实现细节
在底层实现上,这个版本进行了多项优化:
-
依赖升级 项目更新了多个依赖包的版本,包括PostCSS相关工具链,确保了更好的兼容性和性能。
-
类型定义改进 优化了TypeScript类型导入提示,提升了开发体验和类型安全性。
-
CSS处理策略调整 优先使用postcss-preset-env而不是@csstools的实现,这带来了更好的标准兼容性和更小的包体积。
开发者建议
对于正在使用weapp-tailwindcss的开发者,升级到1.0.0版本时需要注意:
- 检查项目中是否使用了被移除或重命名的API,进行相应调整
- 考虑使用新的@weapp-tailwindcss/merge功能来优化样式组合逻辑
- 关注CSS转换结果的变化,特别是涉及伪类选择器的部分
这个版本的发布标志着weapp-tailwindcss项目进入了一个更加稳定和成熟的阶段,为微信小程序开发者提供了更加强大和可靠的Tailwind CSS集成方案。通过模块化的架构和持续的性能优化,该项目将继续支持开发者在小程序环境中高效地构建现代化UI界面。
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-1.5暂无简介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-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