CSharpier 1.0.2版本发布:代码格式化工具的优化与改进
CSharpier是一个开源的C#代码格式化工具,它能够自动将代码按照统一的风格进行格式化,帮助开发团队保持代码风格的一致性。与传统的格式化工具不同,CSharpier专注于提供"固执己见"的格式化方式,减少团队在代码风格上的争论,提高开发效率。
性能优化:.gitignore支持的重大改进
在1.0.2版本中,CSharpier对.gitignore文件的支持进行了重大优化。之前的版本使用了一种简单的算法来处理.gitignore规则,这在处理大型项目时会导致显著的性能问题。新版本通过重新实现解析和评估gitignore规则的算法,大幅提升了性能表现。
这一改进对于包含大量文件和复杂.gitignore规则的大型项目尤为重要。开发者现在可以更高效地运行CSharpier,而不用担心格式化过程会拖慢开发工作流。
默认排除bin和obj目录
CSharpier 1.0.2版本现在默认排除bin/和obj/目录下的所有文件。这一改变基于以下几个考虑:
- 这些目录通常包含编译生成的临时文件,不需要进行代码格式化
- 排除这些目录可以减少不必要的处理时间
- 避免了可能对构建过程产生的干扰
这一改进使得CSharpier更加智能,能够自动识别并跳过那些不需要格式化的文件类型。
语法解析改进:支持新的C#特性
1.0.2版本修复了一个与C# 9.0及以上版本中特定语法相关的问题。具体来说,现在能够正确解析以下形式的条件表达式:
var x = y is y ? [] : z ?? [];
这种语法在C# 9.0.300+版本中是合法的,但之前的CSharpier版本无法正确处理。这一改进确保了CSharpier能够跟上C#语言的最新发展,支持现代C#代码的格式化需求。
XML格式化改进
CSharpier在处理包含注释的XML文本元素时存在一些问题,导致会插入额外的换行符。1.0.2版本对此进行了改进,现在能够更好地处理如下形式的XML:
<NoWarn>
CA1031; <!-- Since this is not a library project, catching general exceptions is OK -->
IDE0005; <!-- Allow unused usings -->
</NoWarn>
改进后的格式化结果更加整洁,保留了原始结构的可读性,同时遵循一致的格式化规则。
Lambda表达式格式化修复
1.0.0版本引入了一个回归问题,导致单行lambda表达式的格式化不一致。1.0.2版本修复了这个问题,现在能够正确处理各种长度的lambda表达式,保持一致的格式化风格:
CallMethod(() => CallAnotherMethod______________________________________________________());
CallMethod(() =>
CallAnotherMethod______________________________________________________1()
);
CallMethod(() =>
CallAnotherMethod______________________________________________________12()
);
CallMethod(() =>
CallAnotherMethod______________________________________________________123()
);
这一修复确保了代码的可读性和一致性,特别是对于较长的lambda表达式。
总结
CSharpier 1.0.2版本带来了多项重要改进,包括性能优化、默认目录排除、语法支持增强以及特定格式化问题的修复。这些改进使得CSharpier成为一个更加成熟、可靠的代码格式化工具,能够更好地服务于C#开发者的日常工作。
对于已经使用CSharpier的团队,建议升级到1.0.2版本以获得更好的性能和更准确的格式化结果。对于尚未尝试的团队,现在是一个很好的时机来评估这个工具,它可以帮助团队减少代码风格争议,提高代码一致性。
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