Style Dictionary 中处理令牌冲突错误的解决方案
2025-06-15 07:08:43作者:宣海椒Queenly
令牌冲突问题的背景
在使用 Style Dictionary 构建 CSS 变量时,开发者可能会遇到令牌名称冲突的问题。这种冲突通常发生在不同层级的令牌路径最终生成了相同的 CSS 变量名称时。
典型错误场景
当运行 Style Dictionary 构建过程时,控制台可能会输出如下警告信息:
While building public/assets/liverpoolecho/tokens/xl.4d18589fd52b6b24.css, token collisions were found; output may be unexpected.
Output name molecule-ace-signposting-info-more-icon-fill-border-color was generated by:
molecule.ACE.Signposting.info.more.icon-fill.borderColor #3D3F40
molecule.ACE.Signposting.info.more.icon-fill.border.color #3D3F40
这种冲突通常由以下原因引起:
- 属性定义中存在冲突或相似的路径/名称
- 平台转换或转换组影响了名称,特别是当移除特定性时
- 文件过滤器过于包容
当前版本的局限性
在 Style Dictionary 3.x 版本中,这类冲突仅作为警告通过 console.log 输出,无法通过 try-catch 捕获或阻止构建过程继续执行。这给需要严格控制构建流程的开发者带来了不便。
解决方案:升级到 Style Dictionary 4.x
Style Dictionary 4.0 版本引入了更精细的日志控制功能,允许开发者:
- 将警告提升为错误并抛出,从而可以通过 try-catch 捕获
- 调整日志详细程度
- 完全静默警告和/或成功日志
迁移注意事项
从 3.x 迁移到 4.x 版本时,开发者需要注意:
- 检查并更新构建配置以兼容新版本
- 根据项目需求配置适当的日志级别
- 测试现有令牌定义在新版本下的行为
最佳实践建议
- 在设计令牌命名规范时,避免可能导致冲突的相似路径
- 在开发环境中启用严格的日志记录,及早发现潜在冲突
- 在生产构建中配置适当的错误处理策略,确保构建质量
通过合理配置 Style Dictionary 4.x 的日志系统,开发者可以更好地控制构建流程,确保令牌系统的稳定性和一致性。
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
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++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
659
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
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
1.03 K
492
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
342
146