Vale项目中Glob模式排除特定目录的技巧解析
2025-06-11 12:32:49作者:范靓好Udolf
背景介绍
Vale是一款流行的文本校验工具,常用于文档质量检查。在实际使用中,开发者经常需要配置校验范围,排除某些特定目录或文件。本文针对Vale项目中如何正确使用Glob模式排除styles目录的问题进行深入分析。
问题现象
在Vale的GitHub Action工作流中,开发者尝试通过--glob='!styles *.md'参数来排除styles目录下的文件校验。然而这种配置方式会导致两个问题:
- 错误地排除了整个proselint包,导致校验中断
- 无法实现仅排除styles目录下文件的目标
技术分析
Glob模式语法
Vale支持标准的Glob模式匹配语法,但需要注意以下几点:
- 排除模式需要使用
!前缀 - 目录匹配需要明确路径层级
- 多个模式可以组合使用
正确配置方案
要实现仅排除styles目录下的文件,同时保留其他所有md文件的校验,有以下两种解决方案:
方案一:精确排除路径
vale_flags: "--glob='!styles/**/*.md'"
这种模式明确指定了要排除styles目录及其子目录下的所有md文件。
方案二:配置文件覆盖
在.vale.ini配置文件中添加专门针对styles目录的规则:
[styles/**]
BasedOnStyles =
这种方法直接禁用styles路径下的所有校验规则,更为彻底。
最佳实践建议
- 路径匹配要完整:确保排除模式包含完整的路径结构,如使用
**匹配任意子目录 - 测试验证:在正式部署前,先在本地测试glob模式的效果
- 组合使用:可以同时使用命令行参数和配置文件来实现更灵活的排除逻辑
- 理解优先级:了解不同配置方式的优先级关系,避免规则冲突
总结
正确使用Vale的Glob模式需要理解其路径匹配规则和排除语法。通过精确指定排除路径或利用配置文件覆盖,可以灵活控制校验范围,避免不必要的校验错误。对于复杂场景,建议结合多种配置方式来实现最佳效果。
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。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
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi-K2-Thinking是最新开源思维模型,作为能动态调用工具的推理代理,通过深度多步推理和稳定工具调用(200-300次连续调用),在HLE、BrowseComp等基准测试中刷新纪录。原生INT4量化模型,256k上下文窗口,实现推理延迟和GPU内存使用的无损降低,支持自主研究、编码和写作等工作流。【此简介由AI生成】Python00
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
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-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
296
2.64 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
128
149
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++
607
190
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
228
307
暂无简介
Dart
588
127
🎉 (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
1.05 K
611
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
122
460
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,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
46
77
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
178
62
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
454