ESLint插件Perfectionist中sort-classes规则的默认分组优化
在JavaScript/TypeScript开发中,类的成员排序对于代码的可读性和维护性至关重要。ESLint插件Perfectionist提供的sort-classes规则能够帮助开发者自动保持类成员的合理排序。然而,该规则的默认分组配置存在一些可以优化的地方。
默认分组的问题分析
当前版本的sort-classes规则默认配置存在三个主要问题:
-
访问修饰符排序不合理:公共成员(public)被默认排序在受保护(protected)和私有(private)成员之后,这与大多数编码规范中"从最开放到最严格"的排序原则相悖。
-
属性访问器分类不当:getter和setter方法被归类为普通方法(method)而非属性(property),导致它们与相关属性分离排序。
-
函数属性处理不一致:使用箭头函数或bind绑定的方法(function-property)没有被归类到方法组中,造成功能相似但形式不同的成员被分开排序。
优化后的分组方案
经过社区讨论和实践验证,以下分组配置能够更好地满足开发者的实际需求:
groups: [
'index-signature',
'static-property',
'protected-static-property',
'private-static-property',
'static-block',
['property', 'accessor-property', 'get-method', 'set-method'],
['protected-property', 'protected-accessor-property', 'protected-get-method', 'protected-set-method'],
['private-property', 'private-accessor-property', 'private-get-method', 'private-set-method'],
'constructor',
['static-method', 'static-function-property'],
['protected-static-method', 'protected-static-function-property'],
['private-static-method', 'private-static-function-property'],
['method', 'function-property'],
['protected-method', 'protected-function-property'],
['private-method', 'private-function-property'],
'unknown',
]
这个优化方案实现了:
-
合理的访问修饰符顺序:公共成员现在排在受保护和私有成员之前,遵循了从开放到封闭的原则。
-
统一的属性分类:getter和setter方法与普通属性归为一组,保持了属性的完整性。
-
一致的方法处理:无论是传统方法还是函数属性形式的方法,现在都被归类在一起。
版本兼容性考虑
由于修改默认配置属于破坏性变更(breaking change),这项优化计划将在Perfectionist的下一个主要版本(v4)中发布。在此之前,开发者可以通过手动配置的方式应用这些改进。
对于现有项目,建议:
- 评估当前代码库是否依赖现有排序行为
- 逐步过渡到新配置,而非一次性全面切换
- 在团队内部达成排序规范共识后再进行配置变更
最佳实践建议
在实际项目中应用类成员排序时,还应该考虑:
-
与团队规范保持一致:排序规则应该反映团队约定的代码组织方式
-
结合其他规则使用:sort-classes规则最好与成员访问修饰符、装饰器等规则配合使用
-
文档化排序策略:在项目文档中明确说明采用的排序标准,方便新成员快速上手
通过合理配置sort-classes规则,可以显著提升大型项目中类定义的可读性和一致性,减少因成员顺序混乱导致的维护成本。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-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。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00