Stylelint配置标准版v38.0.0发布:CSS代码规范新升级
项目简介
Stylelint是一个强大的现代CSS代码检查工具,它可以帮助开发者保持代码风格的一致性并避免错误。而stylelint-config-standard则是Stylelint官方维护的标准配置预设,它提供了一套开箱即用的CSS/Less/Sass代码规范规则集。
版本更新要点
最新发布的38.0.0版本带来了几项重要改进:
依赖关系调整
项目移除了对stylelint 16.18.0以下版本的支持,这意味着开发者需要确保他们的开发环境中安装了较新版本的stylelint。这一变化反映了项目对稳定性和现代CSS特性的支持。
同时,项目更新了stylelint-config-recommended到16.0.0版本,这个基础配置包含了stylelint团队推荐的核心规则,为标准化配置提供了坚实基础。
新增规则详解
-
颜色函数别名表示法规则(color-function-alias-notation)
新添加的"without-alpha"选项强制要求开发者在使用颜色函数时,必须使用不带alpha通道的表示法。例如,推荐使用
rgb(255, 0, 0)而不是rgba(255, 0, 0, 1)。这种规范可以使代码更加简洁统一。 -
容器名称模式规则(container-name-pattern)
这条规则要求容器名称必须采用kebab-case(短横线连接的小写字母)命名约定,并且可以选择性地允许以双短横线(--)作为前缀。例如:
- 有效的命名:
my-container或--my-container - 无效的命名:
myContainer或MY_CONTAINER
- 有效的命名:
-
层级名称模式规则(layer-name-pattern)
类似于容器名称规则,但专门针对CSS层级(@layer)的名称。它强制要求层级名称必须使用kebab-case格式,但不允许前缀。例如:
- 有效的命名:
utilities或base-components - 无效的命名:
Utilities或base_components
- 有效的命名:
升级建议
对于正在使用stylelint-config-standard的项目,升级到38.0.0版本时需要注意:
- 首先确保项目中stylelint的版本至少为16.18.0
- 检查现有代码是否符合新的命名规范要求
- 对于大型项目,可以考虑逐步启用新规则,而不是一次性全部应用
这些新规则的加入使得CSS代码的组织更加规范,特别是在处理现代CSS特性如容器查询和层级时,能够保持一致的代码风格。对于团队协作项目尤其有益,可以减少因命名不一致导致的沟通成本和潜在错误。
总结
stylelint-config-standard 38.0.0版本的发布,体现了CSS工具链对现代Web开发需求的持续跟进。通过引入这些新规则,开发者能够以更加结构化和一致性的方式编写CSS代码,从而提高项目的可维护性和可扩展性。对于重视代码质量的团队来说,及时升级到最新版本将带来长期的收益。
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