开源项目 Rush Stack 教程
1. 项目介绍
Rush Stack 是一个由微软发起的开源项目,旨在为大型单体仓库(monorepo)开发提供可重用技术,特别适用于Web应用程序。这个项目汇集了社区合作伙伴的力量,他们共同解决在大规模项目中遇到的工具挑战。Rush Stack 战略是整合诸如 Node.js、TypeScript、ESLint、Prettier、Webpack 和 Jest 等流行工具,并填补这些工具之间空白,以实现高效开发流程。
核心组件包括:
- Rush: 可扩展的构建编排器,用于管理复杂且多变的项目结构。
- Heft: 一个可扩展的构建系统,能够与 Rush 配合,提供自定义构建逻辑。
- API Extractor: 协调库包的API审查,并生成d.ts聚合文件。
- API Documenter: 生成API文档网站。
此外,还有 ESLint 相关工具,如 bulk、config 和 patch,以及 packlets 等。
2. 项目快速启动
安装依赖
首先确保全局安装了 npm
。然后通过以下命令安装 Rush:
npm install -g @microsoft/rush
克隆仓库
获取 rushstack
示例项目:
git clone https://github.com/microsoft/rushstack.git
安装包
进入项目目录并运行 Rush 来安装所有依赖:
cd rushstack
rush install
如果你没有配置 GitHub 邮箱,可以添加 --bypass-policy
选项跳过政策检查。
构建项目
现在可以重建整个项目仓库:
rush rebuild
或者,如果你想只构建特定的项目,例如 rush-core-library
:
cd libraries\rush-core-library
rushx build
注意,在 Rush 库里尽量避免直接使用 npm install
命令,更多关于 Rush 的使用方法可以在其文档中查找。
3. 应用案例和最佳实践
在 rushstack-samples
子仓库中提供了多种应用场景示例,展示如何在不同项目设置下使用 Heft 与其他流行的 JavaScript 框架结合。你可以参考这些样例来学习最佳实践。
4. 典型生态项目
Rush Stack 下涵盖多个子项目,它们各自承担着不同的职责,比如:
- @rushstack/api-documenter:处理 API 文档的生成。
- @rushstack/api-extractor:协调 API 的审核和导出。
- @rushstack/heft:构建系统的底层框架。
- @rushstack/lockfile-explorer:锁定文件查看工具。
- @rushstack/rundown:用于管理和执行任务的工具。
- @rushstack/rush:核心的 monorepo 构建管理器。
此外,还有一些 ESLint 相关的包,比如 eslint-bulk
, eslint-config
, eslint-patch
和 eslint-plugin-packlets
,用来增强 ESLint 在大型 TypeScript 项目中的功能。
通过这些项目和工具,开发者可以搭建一个强大、可扩展的 monorepo 工作流。具体的使用场景和配置可以根据实际需求进行选择和定制。
Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00Hunyuan3D-Omni
腾讯混元3D-Omni:3D版ControlNet突破多模态控制,实现高精度3D资产生成00GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0274community
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息011Hunyuan3D-2
Hunyuan3D 2.0:高分辨率三维生成系统,支持精准形状建模与生动纹理合成,简化资产再创作流程。Python00Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









