Stylelint 16.14.0 版本发布:增强警告功能与修复关键问题
项目简介
Stylelint 是一个强大的现代化 CSS 代码检查工具,它帮助开发者维护一致的代码风格并避免错误。作为 CSS 领域的 Lint 工具,Stylelint 可以检测 CSS、SCSS、Less 等样式表中的语法错误、格式问题以及不推荐的用法。
版本亮点
最新发布的 16.14.0 版本带来了多项改进,主要集中在警告功能的增强和多个重要 bug 的修复上。这些改进使得开发者能够获得更准确的代码检查结果和更丰富的上下文信息。
主要更新内容
警告功能增强
新增特性:Warning 类型现在包含了被替换的文本及其对应的范围信息。这一改进使得开发者能够更清晰地了解代码中哪些部分被修改以及修改的具体位置,为代码审查和自动修复提供了更详细的上下文。
关键问题修复
-
模块加载问题:修复了
SyntaxError: The requested module 'table'...错误,提升了工具的稳定性。 -
类型定义修正:修正了
RuleContext['fix']的类型定义,增强了 TypeScript 支持。 -
属性值检查优化:
- 修复了
declaration-property-value-keyword-no-deprecated规则对border-color和overflow属性的自动修复问题 - 解决了该规则对
overflow-x和overflow-y属性的漏报问题 - 修正了
scrollbar-color属性的检查遗漏 - 减少了非标准语法值的误报情况
- 优化了
overflow: <keyword> <keyword>复合值的警告信息
- 修复了
-
伪类选择器检查:修复了
selector-pseudo-class-no-unknown规则对:has-slotted伪类的误报问题。
技术意义
这些改进对于前端开发工作流有着重要意义:
-
更精确的代码检查:减少了误报和漏报,使开发者能够更信任工具的检查结果。
-
更丰富的调试信息:增强的
Warning类型提供了更多上下文,便于理解代码问题。 -
更稳定的运行环境:模块加载问题的修复减少了工具崩溃的可能性。
-
更好的类型支持:类型定义的修正提升了 TypeScript 项目的开发体验。
升级建议
对于正在使用 Stylelint 的团队,建议尽快升级到 16.14.0 版本以获取这些改进。特别是那些:
- 使用了
declaration-property-value-keyword-no-deprecated规则的项目 - 在 TypeScript 环境中集成 Stylelint 的项目
- 依赖自动修复功能的开发工作流
升级过程通常只需更新 package.json 中的版本号并重新安装依赖即可。
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
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
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