Rsbuild v1.3.1 版本发布:CSS 预处理器优化与稳定性提升
项目简介
Rsbuild 是一个现代化的前端构建工具,基于 Rspack 构建引擎,旨在为开发者提供高性能、易配置的构建体验。它继承了 Webpack 生态系统的丰富功能,同时通过 Rust 实现的底层引擎大幅提升了构建速度。
版本亮点
本次发布的 v1.3.1 版本主要聚焦于 CSS 预处理器的兼容性改进和整体稳定性的提升,是一个重要的维护性更新。
核心改进
CSS 预处理器兼容性增强
开发团队对 Sass、Less 等 CSS 预处理器的插件进行了重要优化:
-
向后兼容性:特别针对从 Rsbuild 1.2 版本升级的用户,确保了 CSS 预处理器插件的平滑过渡,避免了因版本升级导致的构建中断问题。
-
内联规则优化:改进了 CSS 预处理器中对内联规则的处理逻辑,使得在样式文件中直接引入其他样式资源时(如通过
@import
语句),构建过程更加可靠和高效。
模块加载机制修复
解决了在特定情况下 jiti 模块加载器无法正确识别 @rspack/core
的问题。这一改进确保了构建工具核心依赖的可靠加载,特别是在一些自定义配置或非标准环境下。
文档完善
本次更新同步完善了相关文档:
- 详细说明了
server.compress
配置项的使用场景和效果,帮助开发者更好地理解服务器端压缩功能 - 在迁移指南中新增了关于
cacheDir
配置项的说明,方便用户从旧版本迁移时正确配置缓存目录 - 修复了环境文件相关文档的锚点链接问题,提升了文档的可用性
构建系统优化
开发团队也对内部构建流程进行了多项改进:
- 简化了 rslib 的配置,移除了不再使用的插件,使构建过程更加清晰高效
- 针对测试用例进行了多项稳定性修复,特别是解决了懒编译和文件监听相关的偶发问题
- 清理了仅适用于 Webpack 的测试用例,使测试套件更加专注于 Rsbuild 的核心功能
技术细节
对于前端开发者而言,值得注意的技术细节包括:
-
CSS 预处理器的内联规则处理:现在能够更智能地处理样式文件中的内联资源引用,减少了因路径问题导致的构建错误。
-
模块加载策略:通过确保 jiti 使用原生 require 方式加载核心模块,提高了工具在各种环境下的稳定性。
-
测试覆盖率:通过修复多个偶发性的测试用例问题,进一步提升了构建工具的可靠性。
升级建议
对于正在使用 Rsbuild 1.3.0 或更早版本的项目,特别是那些重度依赖 CSS 预处理器的项目,建议尽快升级到 1.3.1 版本以获得更好的兼容性和稳定性。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。
对于从 1.2 版本升级的用户,可以参考更新后的迁移指南,特别注意 cacheDir
配置项的相关变更。
- 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









