Harper 0.26.0版本发布:拼写检查工具的全面升级
Harper是一款开源的拼写检查工具,它能够帮助开发者在代码、文档和其他文本内容中快速发现并修正拼写错误。作为一个轻量级但功能强大的工具,Harper支持多种编程语言和文本格式,并且可以集成到各种开发环境中使用。
核心功能改进
最新发布的0.26.0版本带来了多项重要改进。首先是对用户词典处理的优化,现在可以正确处理包含空行和注释的dictionary.dict文件。这一改进使得维护自定义词典变得更加灵活和方便。开发者可以在词典文件中添加注释说明特定词汇的用途或来源,同时使用空行来组织词汇分类,大大提高了词典的可维护性。
另一个值得注意的功能是新增了对"spellchecker:ignore"注释的支持。当Harper遇到以这个特殊注释开头的行时,会自动忽略该行的拼写检查。这对于需要临时禁用某些行的检查或者包含特殊术语的情况非常有用。
新增拼写检查规则
0.26.0版本引入了多个新的拼写检查规则,进一步提升了工具的准确性:
- 新增了对"as far back as"短语的检查,会自动建议替换错误的"as early back as"用法
- 增加了对"explanation mark/point"的检查,会建议使用正确的"exclamation"术语
- 修正了"in anyway"到"in any way"的自动建议
- 新增了对"each and everyone"错误用法的检查
- 扩展了"get rid off"的检查范围,现在也能捕获"get ride of"这类错误
这些新增规则基于常见的拼写错误模式,能够有效提高文本的准确性。
性能与稳定性提升
在底层架构方面,0.26.0版本也做出了重要改进。PatternLinter缓存现在能够正确存储spans,解决了之前版本中可能出现的一些边界情况问题。同时,断言机制得到了增强,现在可以处理重叠的建议,这为更复杂的拼写检查场景提供了支持。
对于AvoidContraction规则的模糊性也进行了优化,减少了误报的情况。这些底层改进虽然对终端用户不可见,但显著提升了工具的稳定性和准确性。
开发者体验优化
针对开发者体验,新版本也做出了多项改进:
- 命令行工具的
just addnoun命令现在会自动插入新行,简化了词典维护工作 - 增加了对shebang行的自动忽略,避免在脚本文件开头产生不必要的警告
- 改进了对非存在.git文件的处理,增强了健壮性
- 现在支持VS Code中的untitled/unsaved文件检查
这些改进使得开发者在使用Harper时能够获得更流畅的体验。
跨平台支持
Harper 0.26.0继续保持了优秀的跨平台支持,提供了针对多种操作系统和架构的预编译二进制包,包括:
- macOS (ARM64和x86_64)
- Linux (多种发行版和架构)
- Windows
语言服务器协议(LS)的实现也得到了更新,确保在各种IDE和编辑器中的稳定运行。
总结
Harper 0.26.0版本在功能、性能和用户体验方面都做出了显著改进。新增的拼写检查规则和词典处理优化使得它能够捕获更多类型的错误,同时保持较低的误报率。底层架构的改进则为未来的功能扩展奠定了更坚实的基础。
对于已经在使用Harper的团队,升级到0.26.0版本将获得更准确和可靠的拼写检查体验。对于新用户,这个版本也提供了更完善的功能和更友好的使用方式,是开始使用Harper的好时机。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C048
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
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
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0126
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