lint-staged v16.0.0 发布:重大变更与函数任务支持
2025-06-03 03:07:49作者:范靓好Udolf
项目简介
lint-staged 是一个流行的 Git 钩子工具,专门用于在代码提交前对暂存区(staged)的文件运行指定的 linter 或格式化工具。它通过只检查即将提交的代码变更,而不是整个项目,显著提高了代码检查的效率。
v16.0.0 主要变更
1. 进程生成机制的变更
新版本使用 nano-spawn 替代了原先的 execa 来生成子进程。这一变更带来了更好的性能和更小的依赖体积,但也带来了一些需要注意的兼容性问题:
- 在 Windows 系统上运行 Node.js 脚本时,现在需要显式地使用
node命令 - 原先的
--shell标志已被完全移除,不再支持直接通过 shell 执行命令
迁移建议:
对于需要 shell 功能的场景,可以创建一个单独的 shell 脚本文件,然后通过 lint-staged 调用这个脚本。脚本中可以通过 "$@" 获取传递的文件列表。
2. 函数任务支持
v16.0.0 引入了一个重要的新特性:直接支持函数任务。开发者现在可以:
- 定义异步函数来处理匹配的文件
- 为任务指定自定义标题,提升日志输出的可读性
- 直接在配置中编写复杂逻辑,而不需要依赖外部脚本
示例用法:
export default {
'*.js': {
title: '自定义JS处理任务',
task: async (files) => {
// 对匹配的JS文件执行自定义操作
console.log('处理的文件:', files);
},
},
}
3. 配置验证简化
移除了对已废弃高级配置的验证逻辑。这意味着:
- 更简单的配置处理流程
- 遗留的高级配置选项可能会被误认为文件匹配模式
- 建议开发者检查现有配置,确保没有使用已废弃的选项
4. Node.js 版本要求
最低支持的 Node.js 版本提升至 20.18。这一变更:
- 确保了项目可以使用最新的 Node.js 特性
- 提高了安全性和性能
- 需要开发者升级他们的 Node.js 环境
升级建议
- 检查现有配置:特别是使用了 shell 命令或高级配置的情况
- 更新 Node.js:确保环境满足最低版本要求
- 考虑使用函数任务:对于复杂逻辑,可以迁移到新的函数任务形式
- 测试验证:在升级后运行完整的提交流程测试
总结
lint-staged v16.0.0 带来了重要的架构改进和新功能,虽然包含了一些破坏性变更,但也为开发者提供了更强大、更灵活的任务定义方式。函数任务的支持特别值得关注,它为复杂的预处理场景提供了更优雅的解决方案。建议开发者评估这些变更对现有工作流的影响,并适时进行升级。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
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
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
424
3.26 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
264
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
334
暂无简介
Dart
686
161
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
266
326
🔥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
🎉 (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
1.22 K
667
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869