探索Web组件的未来:custom-elements-manifest
2024-05-21 21:13:00作者:宣海椒Queenly
在现代Web开发中,自定义元素已经成为构建可复用和可扩展的组件的基础。为了提高开发效率并提供更完善的工具支持,custom-elements-manifest项目应运而生。这个开源项目提供了一种标准化的方法来描述自定义元素,旨在统一IDE、文档生成、linting工具和框架集成等多方面的体验。
项目介绍
custom-elements-manifest是一个JSON文件格式,用于定义Web组件的相关信息,如类描述、属性、事件以及依赖关系等。其核心是一个遵循JSON Schema规范的结构化定义,并且提供了TypeScript类型声明,方便开发者使用和验证。
项目技术分析
该项目采用了TypeScript作为源语言编写的JSON Schema,确保了数据结构的强类型和易于理解。它还允许你在package.json中引用manifest文件,使得工具能够轻松地找到和处理自定义元素的信息。此外,schema版本管理遵循semver规则,以适应未来可能的变化。
应用场景
custom-elements-manifest的应用广泛,包括:
- IDE支持:为HTML和模板语法提供自动补全、悬停提示和未知元素警告。
- 文档与演示:生成详细的组件文档和实时示例。
- linting:检查HTML模板中的错误元素使用。
- 框架集成:简化React或其他框架与自定义元素的交互。
- 库集成:自动化创建React等框架的适配层。
- 目录:建立自定义元素的分类数据库,便于搜索和发现组件。
- 测试:通过比较manifest快照检测API变更,防止意外破坏性更新。
项目特点
- 标准化:统一描述自定义元素的标准,促进工具间的协作。
- 模块化:每个组件的定义独立,易于维护。
- 易于扩展:schema遵循语义版本控制,可随着社区需求发展。
- 跨工具兼容:可用于多种工具,如IDE、文档生成器和linter。
- 智能自动化:支持自动文档生成、React组件封装和其他自动化工作流。
借助custom-elements-manifest,我们可以期待一个更加高效和一致的Web组件开发环境。现在就加入这个项目,让我们的代码更具智慧和生命力!
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
412
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++
664
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
342
146