storybook-addon-test-codegen 的安装和配置教程
1. 项目基础介绍和主要编程语言
storybook-addon-test-codegen 是一个针对 Storybook 的开源插件,它能够帮助用户在交互式故事书中生成测试代码。这个插件允许用户通过在 Storybook 用户界面中与组件的交互来生成测试用例。主要编程语言为 TypeScript,同时也使用了 JavaScript。
2. 项目使用的关键技术和框架
该项目的关键技术包括 Storybook itself,它是一个用于构建 UI 组件的交互式故事书的工具。此外,它还使用了 Playwright 进行端到端的测试。Playwright 是一个 Node.js 库,用于通过浏览器自动化执行测试。
3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤
准备工作:
在开始安装 storybook-addon-test-codegen 之前,请确保您的系统中已安装以下工具:
- Node.js(推荐使用最新版本)
- npm(Node.js 的包管理器)
安装步骤:
-
安装 Storybook 和所需的依赖项
如果您的项目中还没有安装 Storybook,请首先安装它。在项目根目录下打开终端,执行以下命令:
npx sb init这将创建一个 Storybook 配置文件,并在项目中添加必要的依赖项。
-
安装 storybook-addon-test-codegen 插件
接下来,使用 npm 安装
storybook-addon-test-codegen插件:npm install --save-dev storybook-addon-test-codegen请确保安装最新版本的插件。
-
注册插件
在
.storybook/main.js文件中注册storybook-addon-test-codegen插件。您需要将'storybook-addon-test-codegen'添加到addons数组中,如下所示:// .storybook/main.js import { StorybookConfig } from '@storybook/your-framework'; const config: StorybookConfig = { // ... 其他配置 addons: [ '@storybook/addon-essentials', 'storybook-addon-test-codegen', // 注册插件 // ... 其他插件 ], }; export default config;请确保替换
'@storybook/your-framework'为您使用的框架,例如'@storybook/react'。 -
启动 Storybook
最后,启动 Storybook 以查看插件是否正常工作:
npm run storybook打开浏览器并访问
http://localhost:6006,您应该能在 Storybook 界面中看到插件的效果。
按照以上步骤操作,您应该能够成功安装并配置 storybook-addon-test-codegen。现在,您可以开始使用它来生成组件的测试代码了。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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