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。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-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~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
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!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









