Storybook 9.0 RC5版本发布:前端组件开发工具再升级
Storybook作为当前最流行的前端组件开发工具之一,近日发布了9.0版本的第五个候选版本(RC5)。这个版本继续完善了多项功能,特别是针对可访问性测试、Vitest集成以及自动化迁移等方面进行了重要改进。
可访问性测试增强
在RC5版本中,Storybook对可访问性(A11y)插件的选择器自动迁移检测机制进行了优化。这项改进使得开发者在进行组件可访问性测试时,能够更准确地识别和迁移选择器,减少了手动调整的工作量。可访问性测试是现代前端开发中不可忽视的重要环节,Storybook的这一改进将帮助团队更容易地构建符合WCAG标准的组件。
Vitest集成改进
对于使用Vitest作为测试框架的项目,RC5版本带来了两个重要改进:
-
现在支持将
vitest.projects.ts文件识别为工作区文件,在安装后处理(postinstall)阶段会自动处理这类文件。这意味着在包含多个子项目的Monorepo结构中,Storybook能够更好地与Vitest集成。 -
每次运行测试前都会自动清理覆盖率数据,确保测试结果的准确性。这一改进避免了之前版本中可能出现的覆盖率数据累积问题,使得测试报告更加可靠。
自动化迁移优化
Storybook 9.0引入了一系列自动化迁移工具,帮助开发者从旧版本平滑升级。在RC5中,修复了require包装器(wrap require wrapper)的相关问题,使得自动迁移过程更加稳定。对于大型项目来说,这项改进可以显著减少升级过程中的手动干预。
其他重要改进
- 移除了控制面板(Controls)中的空状态视频链接,使界面更加简洁
- 预设系统现在能够正确处理传递给ESM入口的.cjs文件,提高了模块系统的兼容性
- 伪状态(Pseudo States)插件现在会忽略转义的伪类名,避免了不必要的处理
升级建议
对于正在评估Storybook 9.0的团队,RC5版本已经相当稳定,可以作为升级测试的起点。特别是那些重度使用可访问性测试和Vitest的项目,这个版本带来的改进值得关注。不过作为候选版本,生产环境仍建议等待正式版发布。
Storybook 9.0系列版本持续在前端组件开发体验上做出创新,这些改进将帮助开发者更高效地构建、测试和文档化UI组件。随着正式版发布的临近,我们可以期待一个更加强大和稳定的Storybook新版本。
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