弃坑警告:typescript-tslint-plugin 与 vscode-typescript-tslint-plugin
本项目 typescript-tslint-plugin 现已废弃,但它的精神仍在两个新的仓库中延续:
- Microsoft/typescript-tslint-plugin - 官方维护的 TypeScript 插件语言服务。
- Microsoft/vscode-typescript-tslint-plugin - 针对 VSCode 的扩展插件。
这是一个关于历史和致敬的章节,感谢所有参与其中的开发者们,尤其是 Microsoft 团队,以及那些曾贡献力量的人们。
tslint-language-service:曾经的时代翘楚
tslint-language-service 是一个 TypeScript 的语言服务插件,它整合了著名的静态代码检查工具 tslint。通过这个项目,开发人员可以在编译期间享受到即时的错误检测和警告提示。
项目特性包括:
- 类型安全的规则检查
- 整合 TypeScript 语言服务,提高性能
- 配置选项丰富,适应不同需求
技术剖析
该插件利用 TypeScript 自身的 语言服务插件 功能,无缝集成到你的开发环境中。在安装后,只需简单配置 tsconfig.json 文件,即可启用。对于较早版本的 TypeScript,还需要借助 tsserver-plugins 来运行服务器。
此外,由于 no-unused-variable 规则的实现问题,插件会默认禁用这一规则,建议使用 TypeScript 编译器的 noUnusedLocals 和 noUnusedParameters 选项代替。
应用场景
无论你是 VSCode 用户,还是其他如 Sublime Text 或 Eclipse 开发者,只要你的编辑器支持 TypeScript 的 tsserver,就可以享用这个插件带来的便利。例如,在 Eclipse 中,配合 typescript.java,你可以轻松创建 TypeScript 工程并集成此插件。
编辑器支持
VSCode
旧版 VSCode(1.16.1 及以上)需要确保不安装或禁用 vscode-tslint 扩展,以避免重复校验。然后在工作空间内通过 npm 安装相关依赖,并切换到本地 TypeScript 版本。这样便可以利用 tslint-language-service 实现高效的实时编码检查。
Eclipse
在 Eclipse 中,可通过安装 typescript.java 并使用 TypeScript 项目向导来配置这个插件。这是让 Eclipse 拥有强大类型检查和 linting 能力的好方法。
其他
其他支持 tsserver 的编辑器都可以考虑采用这个插件以增强 TypeScript 代码质量控制。
开发环境搭建
如果你有兴趣进行开发或测试,可在 dev 目录下找到示例项目、tsconfig.json 以及用于测试的文件。通过 npm run devtest 编译插件,并修改测试项目中的 TypeScript 版本来使用插件。
若要调试,可以分别用两台 VSCode,一台作为开发环境,另一台配置为调试器。在调试器 VSCode 中设置 TSS_DEBUG 环境变量为端口 5859,然后打开 dev 目录,按下 F5 即可开始调试。
虽然原项目已经停止更新,但是其思想和技术基础已被新一代的项目继承。在追求更好的代码质量和更高效的工作流的路上,这些工具仍然是我们不可或缺的一部分。我们期待着在新的时代背景下,它们能够继续为我们带来惊喜和帮助。
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