Storybook项目中A11y插件的manual模式配置问题解析
2025-04-29 07:42:11作者:郜逊炳
问题背景
在Storybook 8.5版本中,开发者在使用A11y(无障碍)插件时遇到了一个配置问题。当尝试通过manual: true参数手动控制无障碍扫描时,界面会卡在加载状态,显示"Please wait while the accessibility scan is running"的提示信息而无法继续。
问题本质
经过分析,这个问题源于Storybook 8.5版本对配置结构的调整。在之前的版本中,A11y插件的manual参数可以直接放在parameters.a11y对象下。但在8.5版本中,这个配置需要移动到parameters.globals.a11y对象下才能正常工作。
配置对比
旧版有效配置(8.5之前):
const preview: Preview = {
parameters: {
a11y: {
manual: true,
},
},
};
新版有效配置(8.5及以后):
const preview: Preview = {
parameters: {
globals: {
a11y: {
manual: true,
},
},
},
};
技术影响
这种配置位置的变更属于破坏性变更(breaking change),按照语义化版本规范,本应在主版本升级时引入。但Storybook团队在8.5这个次版本中进行了这一变更,导致部分开发者遇到兼容性问题。
解决方案
对于遇到此问题的开发者,有两种解决方案:
- 按照新版配置结构,将a11y配置移动到globals对象下
- 升级到Storybook 9.0版本,该版本中parameters.a11y.manual的配置方式已被完全移除
关于manual模式的使用场景
manual模式主要用于以下特殊场景:
- 当使用自定义渲染系统时,可能会与axe(无障碍测试引擎)的DOM变更检测冲突
- 需要延迟执行无障碍测试的情况
- 仅用于开发阶段手动测试,而非CI/CD自动化流程
最佳实践建议
对于大多数项目,建议:
- 优先使用默认的自动扫描模式
- 仅在确实需要时才启用manual模式
- 升级到Storybook 9.0以获得更稳定的API
- 仔细阅读每个版本的更新日志,特别是关于配置变更的部分
总结
Storybook作为前端组件开发工具,其A11y插件为开发者提供了强大的无障碍测试能力。虽然8.5版本的这一变更带来了一些困扰,但通过调整配置结构或升级版本都能有效解决问题。理解这些配置差异有助于开发者更高效地利用Storybook进行无障碍测试。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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