Stylelint中自定义属性命名规则的检测优化
2025-05-21 07:03:36作者:管翌锬
在CSS开发中,自定义属性(CSS变量)已经成为现代前端开发的重要工具。然而,在Stylelint项目中,关于自定义属性命名规则的检测存在一个值得注意的问题。
问题背景
Stylelint作为一款强大的CSS代码检查工具,其custom-property-pattern规则用于确保自定义属性名称符合特定的命名模式(如kebab-case)。然而,该规则在处理@property规则时存在检测盲区。
具体问题表现
当开发者使用@property规则定义自定义属性时,Stylelint无法正确检测这些属性的命名是否符合规范。例如:
/* 不会被检测 */
@property --Foo {
syntax: "string";
}
/* 会被检测 */
a {
--Bar: a;
}
在上述代码中,--Foo和--Bar都使用了不符合kebab-case规范的命名方式(大写字母开头),但只有后者会被Stylelint标记为错误。
技术分析
这个问题源于Stylelint对@property规则的特殊处理不足。@property是CSS Houdini API的一部分,它允许开发者显式定义自定义属性的类型、初始值和继承行为。然而,Stylelint的规则检查器没有完全覆盖这种新型语法结构。
解决方案
要解决这个问题,需要修改Stylelint的规则实现,使其能够:
- 识别
@property规则中的自定义属性定义 - 对这些属性名称应用与普通自定义属性相同的命名规则检查
- 保持与现有规则一致的错误报告机制
实现意义
修复这个问题将带来以下好处:
- 一致性:确保所有自定义属性定义方式都遵循相同的命名规范
- 代码质量:帮助开发者避免在
@property规则中使用不规范的自定义属性名称 - 开发者体验:减少因规则不一致导致的困惑和错误
总结
这个改进将使Stylelint在CSS自定义属性检查方面更加全面和可靠,特别是在处理现代CSS特性时。对于使用Houdini API的项目来说,这将显著提高代码规范性和可维护性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
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++
649
270
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
297
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.69 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
632
143