推荐使用:Turborepo Starter - 极速的现代前端构建框架
2024-05-21 13:54:52作者:温玫谨Lighthearted
项目介绍
Turborepo Starter 是一个基于 Yarn v1 的官方开源启动模板,旨在提供高效且可扩展的多应用程序和库开发环境。它集成了 Next.js 应用和 TypeScript,以及一系列强大的工具链,包括 ESLint、Prettier 和 Turbo 自有的高性能构建系统。这个项目是为那些寻求现代化、快速迭代与团队协作体验的开发者准备的。
项目技术分析
Turborepo Starter 使用了以下关键技术:
- Yarn:作为包管理器,确保依赖关系的一致性和速度。
- Next.js:用于构建高性能的服务器渲染应用,支持自动代码分割和静态导出等特性。
- TypeScript:提供了强类型检查,保证代码质量,防止运行时错误。
- ESLint & Prettier:结合使用,保持代码风格统一并检测潜在问题。
- Turborepo:其独特的管道和高速缓存机制,加速了整个项目的构建和测试过程。
Turborepo 的核心在于它的 远程缓存(Beta) 功能,允许开发者在不同的机器上共享构建缓存,极大地提高了团队协作效率和持续集成的速度。
项目及技术应用场景
- 多应用程序开发:如果你正在管理多个相关联的前端应用程序,如 Web 应用和文档站点,Turborepo Starter 可以将它们整合在一个单个的工作流中,方便管理和同步更新。
- 组件库开发:
ui包可以作为一个共享的 React 组件库,供其他应用使用,确保设计一致性和代码复用。 - 团队协作:借助远程缓存,开发者能够在团队之间无缝地分享构建状态,加快迭代速度,尤其是在大型项目中。
- CI/CD 流程:Turborepo 的高性能缓存和管道功能使得持续集成流程更加顺畅,缩短了交付周期。
项目特点
- 高效构建:Turborepo 的独特管道架构允许并行化任务,显著减少了整体构建时间。
- 一致性:通过 Yarn 管理包,避免了版本冲突,保持了所有应用的依赖关系一致。
- 开箱即用:预配置了 ESLint、Prettier 和 TypeScript,为你提供了最佳实践的基础。
- 易扩展性:你可以轻松添加自定义工具或工作流到现有的项目结构中。
- 跨平台兼容:无论是在本地还是在 CI/CD 系统中,都可以利用远程缓存实现一致的性能提升。
总结起来,Turborepo Starter 是现代前端项目的理想选择,它提供了全面的工具集和优化的工作流程,帮助你专注于编写高质量的代码,而不是解决构建问题。立即尝试,并体验下一代的前端开发环境带来的变革吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.17 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
685
324
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
678
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
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!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
343
146