Style Dictionary项目中JavaScript/ES6格式对注释换行符的处理问题
在Style Dictionary项目中,当使用JavaScript或ES6格式导出设计令牌时,如果注释内容包含换行符,会导致生成的代码出现语法错误。这个问题源于注释被简单地处理为单行注释,而没有对多行内容进行适当处理。
问题背景
Style Dictionary是一个强大的设计系统工具,能够将设计令牌转换为各种平台和语言所需的格式。在JavaScript/ES6格式的输出中,每个设计令牌都会被转换为一个导出常量,并附带相应的注释。
当前实现中,注释被直接插入为单行注释(//),当注释文本包含换行符时,会导致生成的JavaScript代码出现语法错误。例如,对于包含换行的注释:
{
"token": {
"value": 0,
"comment": "This\nis not valid"
}
}
会生成如下无效的JavaScript代码:
export const token = 0; // This
is not valid
技术分析
这个问题本质上是一个注释转义问题。在JavaScript中,处理多行注释有两种方式:
- 单行注释(//):只能注释单行内容,遇到换行符会自动终止
- 多行注释(/ */)*:可以跨越多行,但需要注意内容中不能包含未转义的*/序列
当前的实现直接使用单行注释格式,没有考虑注释内容可能包含换行符的情况。这会导致生成的代码在换行处出现语法错误,因为JavaScript解释器会将换行后的内容视为代码而非注释。
解决方案方向
要解决这个问题,可以考虑以下几种技术方案:
- 自动转换为多行注释:检测注释内容是否包含换行符,如果有则自动转换为多行注释格式
- 注释内容转义:对注释内容中的特殊字符进行转义处理,包括:
- 转义*/序列为*/,防止在多行注释中意外终止
- 将换行符替换为空格或显式的换行符加注释符号
- 统一使用多行注释:无论注释是否包含换行符,都使用多行注释格式,简化处理逻辑
在Style Dictionary项目中,CSS/SCSS/LESS/Stylus等格式已经通过createPropertyFormatter工具函数解决了类似问题。可以借鉴其中的addComment辅助函数实现,将其重构为可复用的工具函数,供JavaScript格式使用。
实现建议
一个可行的实现方案是:
- 对注释内容进行预处理:
- 转义所有*/序列
- 将换行符转换为空格或保留为多行
- 根据处理后的内容决定使用单行还是多行注释格式
- 生成最终的注释字符串
例如:
function formatComment(comment) {
// 转义注释中的特殊序列
const escaped = comment.replace(/\*\//g, '*\\/');
// 检查是否包含换行符
if (comment.includes('\n')) {
return `/* ${escaped.replace(/\n/g, ' ')} */`;
}
return `// ${escaped}`;
}
总结
正确处理设计令牌中的注释内容对于生成有效的代码至关重要。Style Dictionary作为设计系统工具链中的重要环节,需要确保在各种输出格式中都能正确处理注释内容。通过实现适当的注释转义和格式化逻辑,可以提升工具的健壮性和用户体验。
对于开发者来说,了解这类问题的本质有助于在构建类似工具时避免相同的陷阱,确保生成的代码始终符合目标语言的语法规范。
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
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