自动添加浏览器前缀的神器:Autoprefixer Rails
想要编写无后顾之忧的CSS代码,却又担心各个浏览器之间的兼容性问题?Autoprefixer Rails 是你的得力助手!它是一款智能解析CSS并自动添加浏览器前缀的工具,基于Can I Use数据库,确保你的样式在主流浏览器中都能正常工作。
项目介绍
Autoprefixer Rails 是一个将Autoprefixer与Ruby on Rails框架整合的宝石(gem)。通过这个gem,你可以轻松地在Rails应用中实现对CSS的自动化处理,无需手动添加各种浏览器的特定前缀。不仅如此,Autoprefixer Rails还支持Sass、Stylus和LESS等预处理器语言。
技术分析
Autoprefixer Rails 使用了ExecJS,可以自动选择最佳的JavaScript运行环境,并且与Node.js版本10及以上兼容。值得注意的是,这个项目并不支持旧版JScript和therubyracer,但与mini_racer兼容良好。
应用场景
无论你是Ruby on Rails开发者还是使用Sprockets的小型项目负责人,Autoprefixer Rails 都能无缝集成到你的工作流程中。只需简单配置,就可以让Autoprefixer在后台默默地为你添加所需的浏览器前缀,让你专注于CSS的设计和创新,而不是琐碎的兼容性问题。
项目特点
- 自动化处理: 在Rails Asset Pipeline中,Autoprefixer会自动为你的CSS规则添加浏览器前缀,无需手动操作。
- 灵活配置: 可以创建
.browserslistrc文件来指定适用的浏览器列表,方便管理。 - 源码映射(Source Map): 支持源码映射,便于调试,也能与前端构建工具如webpack或Gulp完美融合。
- Rake任务集成: 提供
autoprefixer:infoRake任务,显示即将被修改的CSS属性。
虽然Autoprefixer Rails不支持直接从package.json读取浏览器策略,也不提供自定义浏览器统计功能,但它仍然是Rails开发中不可多得的高效工具。
开始尝试 Autoprefixer Rails 吧,让CSS代码更简洁,兼容性更强,提升开发效率,把时间留给更有创意的工作!
注意事项
请确保Windows用户已经安装了Node.js。此外,为了保持最佳性能,请避免使用旧版本的JScript和therubyracer。
要禁用Autoprefixer,可以在Rails应用中执行以下代码:
AutoprefixerRails.uninstall(Rails.application.assets)
立即升级你的CSS开发体验,让Autoprefixer Rails成为你不可或缺的开发工具!
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