Storybook Host 使用教程
项目介绍
Storybook Host 是一个用于在 Storybook 中展示和测试 React 组件的工具。它提供了一个灵活的包装器,可以轻松地将组件嵌入到不同的上下文中,并支持自定义样式和布局。Storybook Host 的目标是简化组件的展示和测试流程,使开发者能够更专注于组件的功能和设计。
项目快速启动
安装
首先,确保你已经安装了 Node.js 和 npm。然后,通过以下命令安装 Storybook Host:
npm install storybook-host --save-dev
配置
在你的 Storybook 配置文件中(通常是 .storybook/preview.js),添加以下代码来配置 Storybook Host:
import { addDecorator } from '@storybook/react';
import { Host } from 'storybook-host';
addDecorator(Host);
使用
在你的 Story 文件中,使用 Host 组件来包装你的组件:
import React from 'react';
import { Host } from 'storybook-host';
import MyComponent from './MyComponent';
export default {
title: 'MyComponent',
component: MyComponent,
decorators: [
(Story) => (
<Host>
<Story />
</Host>
),
],
};
export const Default = () => <MyComponent />;
应用案例和最佳实践
应用案例
假设你有一个复杂的 UI 组件,需要在不同的上下文中展示。使用 Storybook Host,你可以轻松地为每个上下文创建一个 Story,并使用 Host 组件来控制组件的布局和样式。
export const WithCustomLayout = () => (
<Host width="500px" height="300px" background="lightgray">
<MyComponent />
</Host>
);
最佳实践
- 保持简洁:尽量保持 Story 文件的简洁,只包含必要的代码。
- 使用参数化:通过参数化 Story,可以轻松地测试组件在不同状态下的表现。
- 自定义样式:利用
Host组件的属性来自定义组件的展示样式。
典型生态项目
Storybook
Storybook 是一个用于开发和展示 UI 组件的开源工具。它支持多种前端框架,包括 React、Vue 和 Angular。Storybook Host 是 Storybook 生态系统中的一个重要工具,帮助开发者更好地管理和展示组件。
React
React 是一个用于构建用户界面的 JavaScript 库。Storybook Host 主要用于 React 项目,帮助开发者更好地测试和展示 React 组件。
Jest
Jest 是一个 JavaScript 测试框架,通常与 Storybook 一起使用来编写单元测试和快照测试。通过结合 Storybook Host,开发者可以在 Storybook 中直接运行测试,确保组件的正确性。
通过以上步骤,你可以快速上手并使用 Storybook Host 来管理和展示你的 React 组件。希望这个教程对你有所帮助!
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