优化VSCode文件嵌套配置:将CSS文件嵌套在TSX组件下
在React/TypeScript项目中,我们经常需要为组件创建单独的CSS样式文件。传统做法是将这些CSS文件与组件文件并列放置,但随着项目规模增长,这种布局方式会导致文件列表变得冗长且难以管理。
VSCode的文件嵌套功能为解决这一问题提供了优雅方案。该功能允许开发者将相关文件(如样式文件、测试文件等)嵌套在主文件下方,从而保持项目结构的清晰。在antfu的vscode-file-nesting-config项目中,默认配置已经支持了多种文件类型的嵌套关系,包括TypeScript模块化的CSS文件(.module.css)。
然而,对于不使用CSS Modules的普通CSS文件(.css),当前的配置并未将其自动嵌套在对应的TSX组件文件下。这意味着开发者需要手动管理这些文件的位置,或者在文件资源管理器中看到分散的组件和样式文件。
技术实现上,解决方案非常简单:只需在配置文件中的TSX匹配模式中添加对普通CSS文件的匹配规则。具体来说,就是在现有的匹配模式中增加"$(capture).css"这一项。这样,当项目中出现如"Component.tsx"和"Component.css"这样的文件对时,CSS文件会自动嵌套在TSX文件下方。
这种改进不仅适用于TSX文件,同样适用于JSX文件。它遵循了前端工程中"组件化"的最佳实践,即将组件及其相关资源(样式、测试等)视为一个逻辑单元进行管理。
对于项目维护者而言,这种改动是低风险且向后兼容的。它不会影响现有功能,只是扩展了文件嵌套的覆盖范围。对于开发者而言,这一改进能显著提升项目导航体验,特别是在大型项目中,可以更快定位到特定组件的相关资源。
最终,这一优化被接受并合并到主分支中,展示了开源社区如何通过小的改进来不断提升开发者体验。这也体现了VSCode配置的高度可定制性,以及如何通过简单调整来适应不同团队的工作流程和偏好。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。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
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