Stylelint-config-recommended-vue 使用教程
项目介绍
stylelint-config-recommended-vue 是一个开源项目,旨在为 Vue.js 项目提供推荐的 CSS 样式检查配置。该项目基于 stylelint,一个强大的现代 linter,帮助开发者避免错误并强制执行约定。通过使用 stylelint-config-recommended-vue,开发者可以确保他们的 Vue 项目中的样式代码遵循最佳实践和一致性。
项目快速启动
安装
首先,确保你已经安装了 stylelint 和 stylelint-config-recommended-vue:
npm install --save-dev stylelint stylelint-config-recommended-vue
配置
在你的项目根目录下创建一个 .stylelintrc 文件,并添加以下内容:
{
"extends": "stylelint-config-recommended-vue"
}
运行
使用以下命令运行 stylelint 检查你的 CSS 文件:
npx stylelint "**/*.{vue,css}"
应用案例和最佳实践
应用案例
假设你有一个 Vue 组件 MyComponent.vue,其中包含一些样式代码:
<template>
<div class="my-component">
<h1>Hello World</h1>
</div>
</template>
<style>
.my-component {
color: red;
}
</style>
使用 stylelint-config-recommended-vue 可以帮助你检查并确保样式代码的正确性和一致性。
最佳实践
- 遵循一致的命名规范:使用 BEM 或其他命名规范来确保样式类的可读性和可维护性。
- 避免使用内联样式:尽量将样式代码放在单独的
<style>标签中,以便于管理和检查。 - 定期运行
stylelint:在 CI/CD 流程中集成stylelint,确保每次提交的代码都符合规范。
典型生态项目
Stylelint
stylelint 是一个强大的现代 linter,帮助开发者避免错误并强制执行约定。它是 stylelint-config-recommended-vue 的基础。
Vue.js
Vue.js 是一个渐进式 JavaScript 框架,用于构建用户界面。stylelint-config-recommended-vue 专门为 Vue.js 项目设计,确保样式代码的质量。
Stylelint-config-recommended
stylelint-config-recommended 是 stylelint 的官方推荐配置,提供了一些基本的规则集。stylelint-config-recommended-vue 在此基础上进行了扩展,更适合 Vue.js 项目。
通过结合这些生态项目,开发者可以构建出高质量、一致性强的 Vue.js 应用。
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