Mill构建工具中resolve命令的模块显示优化方案
2025-07-01 02:54:23作者:庞眉杨Will
在Mill构建工具的使用过程中,开发者发现当前resolve命令的输出存在一个影响用户体验的问题:当查询模块下的所有成员时,返回结果将所有任务和子模块混合在一起按字母顺序排列,这使得开发者难以快速区分哪些是子模块、哪些是具体任务。
问题现状分析
当前resolve libs._命令的输出会将libs模块下的所有成员(包括子模块和任务)按字母顺序统一排列。这种展示方式存在以下不足:
- 可读性差:子模块和任务混合在一起,没有视觉区分
- 导航困难:开发者难以快速定位到子模块
- 新手不友好:初学者难以理解Mill的模块结构
技术实现方案
针对这个问题,Mill社区提出了两个改进方向:
- 排序优化:将子模块优先显示在任务前面,保持组内按字母顺序排列
- 颜色区分:在交互式终端中使用不同颜色区分模块和任务
解决方案细节
排序优化实现
核心修改是对resolve命令的输出进行分组排序:
- 首先显示所有子模块(名称后不带括号的)
- 然后显示所有任务(名称后带括号的)
- 每组内部保持字母顺序
颜色区分方案
对于支持颜色的终端:
- 子模块名称使用青色/蓝色显示
- 任务名称使用默认颜色显示
- 参数可配置是否启用颜色
技术影响评估
这种改进将带来以下好处:
- 提升开发者体验,特别是大型项目中的导航效率
- 降低新手学习曲线,更直观地理解Mill的模块化结构
- 保持向后兼容,不影响现有脚本和工具链
最佳实践建议
对于Mill用户:
- 定期更新Mill版本以获取更好的开发体验
- 在交互式终端中使用
--color参数获取更好的可视化效果 - 结合
show命令进一步探索模块结构
对于类似构建工具开发者:
- 命令输出应考虑用户认知习惯
- 可视化区分不同语义的元素
- 提供灵活的显示控制选项
这个改进体现了Mill团队对开发者体验的持续关注,通过优化命令行工具的交互设计,使构建系统的使用更加直观高效。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
668
154
Ascend Extension for PyTorch
Python
218
236
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++
660
305
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
257
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
63
19
🎉 (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
1.19 K
652
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
876
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
133
866