在Next.js项目中正确使用StyleX的实践指南
理解StyleX运行时编译问题
最近在使用StyleX(Facebook开源的CSS-in-JS解决方案)与Next.js 15集成时,开发者们遇到了一个常见问题:运行时出现"stylex.create should never be called at runtime"的错误提示。这个问题的根源在于StyleX的设计理念——它期望所有样式定义都能在构建阶段被编译处理,而不是在运行时动态生成。
问题本质分析
StyleX采用了一种独特的编译时优化策略,通过Babel插件或PostCSS插件将样式定义转换为静态的CSS类名。这种设计带来了显著的性能优势:
- 零运行时开销
- 自动CSS提取和优化
- 更好的Tree Shaking能力
当开发者直接在组件中调用stylex.create()时,实际上违背了StyleX的设计原则,导致运行时错误。
Next.js项目中的解决方案
方案一:使用PostCSS插件(推荐)
对于大多数Next.js项目,最稳定的集成方式是使用StyleX提供的PostCSS插件:
- 安装必要的依赖包
- 在next.config.js中配置PostCSS
- 确保样式定义文件使用正确的扩展名
- 遵循Next.js示例项目中的配置模式
这种方式的优势是:
- 与Next.js构建流程无缝集成
- 支持大多数CSS功能
- 开发体验良好
但需要注意,此方案目前与TurboPack不兼容,且可能影响next/font等功能的正常使用。
方案二:使用StyleX CLI预编译
对于需要保持TurboPack支持或更灵活控制构建流程的项目,可以采用StyleX CLI进行预编译:
- 安装@stylexjs/cli工具
- 设置预编译脚本,将源代码从source目录编译到src目录
- 配置构建流程先执行StyleX编译,再执行Next.js构建
这种方案的优势在于:
- 保持TurboPack支持
- 更灵活的构建控制
- 适用于大型复杂项目
常见问题排查
-
路径别名问题:StyleX CLI在最新版本中会自动处理路径别名,确保导入路径正确解析
-
与react-strict-dom的集成:当同时使用react-strict-dom时,需要额外的配置来确保StyleX正常工作
-
开发环境配置:确保开发服务器和构建脚本都正确配置了StyleX相关插件
最佳实践建议
-
样式与组件分离:将样式定义放在单独的文件中,保持组件文件简洁
-
渐进式采用:可以先在小范围组件中试用,逐步扩大使用范围
-
类型安全:充分利用TypeScript的类型检查能力,确保样式属性的正确性
-
性能监控:在采用新方案后,关注页面性能指标变化
通过遵循这些实践指南,开发者可以在Next.js项目中充分发挥StyleX的优势,同时避免常见的集成问题。记住,StyleX的核心价值在于其编译时优化能力,正确配置构建流程是关键所在。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00