AnalogJS v1.16.0 发布:增强服务端渲染配置与Storybook支持
项目简介
AnalogJS 是一个基于 Vite 的元框架,专为 Angular 应用开发而设计。它结合了现代前端工具链的优势,提供了服务端渲染(SSR)、静态站点生成(SSG)等能力,同时保持了 Angular 的开发体验。最新发布的 v1.16.0 版本带来了一系列改进和新功能,进一步提升了开发体验和框架灵活性。
主要更新内容
1. 可配置的源根目录
在 vite-plugin-nitro 插件中,现在可以灵活配置源根目录(source root),或者完全禁用这一功能。这一改进使得项目结构更加灵活,开发者可以根据自己的项目需求来调整目录结构,而不再受限于固定的目录约定。
2. 预渲染行为优化
框架现在更智能地处理预渲染(prerendering)的禁用情况。当开发者选择不进行预渲染时,系统会自动移除相关的压缩索引文件,避免不必要的构建产物,使最终部署包更加精简。
3. 热模块替换(HMR)修复
解决了开发环境中的热模块替换问题,现在当代码发生变化时,Angular 组件能够正确地热更新,大大提升了开发效率,特别是在大型项目中效果更为明显。
4. 客户端渲染逻辑改进
平台层面对客户端渲染(client-only rendering)的判断逻辑进行了优化,现在能更准确地识别何时应该仅进行客户端渲染,避免了不必要的服务器端处理,提升了性能表现。
5. Tailwind CSS 4.x 支持
Nx 插件现在默认支持 Tailwind CSS 4.x 版本,让开发者能够使用最新的 Tailwind 特性来构建现代化的用户界面。这一更新保持了 AnalogJS 与现代 CSS 工具链的同步。
6. 全新的 Storybook 集成包
引入了全新的 @analogjs/storybook-angular 包,为 Angular 组件开发提供了更好的 Storybook 集成体验。这个专用包简化了配置过程,使开发者能够更轻松地为 Angular 组件创建交互式文档和开发环境。
7. Markdown 扩展支持
内容模块现在支持向 marked 实例传递扩展,开发者可以自定义 Markdown 的解析行为。这一特性特别适合需要特殊 Markdown 语法或自定义渲染的场景,为内容管理提供了更大的灵活性。
8. 构建兼容性改进
vite-plugin-angular 插件现在支持通过 CommonJS/require 方式导入,提高了与不同模块系统的兼容性,使得在更广泛的构建环境中使用 AnalogJS 成为可能。
技术细节解析
服务端渲染优化
新版本中对 SSR 的处理进行了多项底层优化。特别是对于纯 SSR 场景,框架现在会自动移除不必要的压缩文件,减少了构建产物体积。同时,源根目录的可配置性使得项目结构可以更好地适应不同团队的开发规范。
中间件配置改进
在应用模板中,现在明确包含了中间件的引用,并更新了相关文档。这一变化使得中间件的使用更加直观,减少了配置错误的可能性,同时也为开发者提供了更清晰的指引。
Angular 版本兼容性
文档中更新了 Angular 版本兼容性指南,帮助开发者更好地理解不同 AnalogJS 版本与 Angular 核心版本的匹配关系。这一改进降低了版本冲突的风险,使升级过程更加顺畅。
总结
AnalogJS v1.16.0 通过一系列细致的改进和新功能的加入,进一步巩固了其作为 Angular 全栈开发解决方案的地位。从构建配置的灵活性到开发体验的优化,再到新集成的 Storybook 支持,这个版本为 Angular 开发者提供了更加强大和便捷的工具链。特别是对 SSR 和内容渲染的改进,使得构建高性能、内容丰富的 Angular 应用变得更加容易。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0134
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00