ESLint Stylistic 项目中 indent 规则的 ignoredNodes 选项问题解析
问题背景
在 ESLint Stylistic 项目中,用户在使用 @stylistic/indent 规则时发现了一个关于 ignoredNodes 选项的问题。该选项在原生 ESLint 的 indent 规则中能够正常工作,但在迁移到 Stylistic 版本后却出现了异常行为。
问题现象
用户在使用 TypeScript 代码时,配置了忽略特定节点类型的缩进检查:
export interface ApiProps
extends ConstructProps {
ssr: Ssr
}
当使用 ESLint 原生 indent 规则时,配置如下可以正常工作:
rules: {
'indent': [
'error', 2, {
'ignoredNodes': [
'ClassDeclaration',
'InterfaceDeclaration',
],
}
],
}
但切换到 @stylistic/indent 规则后,相同的配置却无法忽略指定节点的缩进检查,导致 lint 错误。
技术分析
经过深入分析,这个问题涉及几个关键因素:
-
AST 节点类型差异:TypeScript 使用的 AST 节点类型与 JavaScript 不同。对于接口声明,正确的节点类型应该是
TSInterfaceDeclaration而不是InterfaceDeclaration。 -
规则继承关系:
@stylistic/indent规则实际上是合并了 ESLint 原生indent规则和typescript-eslint的indent规则实现。这意味着它需要同时处理 JavaScript 和 TypeScript 的 AST 节点类型。 -
已知问题:这个问题实际上是继承自
typescript-eslint项目的一个已知问题,将在未来的版本中修复。
解决方案
对于遇到此问题的开发者,有以下几种解决方案:
- 使用正确的节点类型:对于 TypeScript 特定语法,应该使用带有
TS前缀的节点类型名称:
rules: {
'@stylistic/indent': [
'error', 2, {
'ignoredNodes': [
'ClassDeclaration',
'TSInterfaceDeclaration',
],
}
],
}
- 临时禁用规则:如果问题仍然存在,可以考虑暂时禁用该规则:
const { "@stylistic/indent": _, ...newRules } = originalRules.rules;
const recommendedRules = {
...originalRules,
rules: newRules
}
- 等待官方修复:关注项目更新,等待官方修复这个继承自
typescript-eslint的问题。
最佳实践建议
-
在使用 TypeScript 时,始终查阅
typescript-eslint文档,了解正确的 AST 节点类型名称。 -
在迁移规则配置时,不仅要修改规则前缀(如从
indent改为@stylistic/indent),还应该检查是否有特定于语言的 AST 节点类型需要调整。 -
对于复杂的缩进需求,考虑使用更专业的格式化工具如 Prettier 来处理缩进问题,而将 ESLint 专注于代码质量检查。
总结
ESLint Stylistic 项目中的 @stylistic/indent 规则提供了更强大的代码格式化能力,但在处理 TypeScript 特定语法时需要特别注意节点类型的正确配置。理解 AST 节点类型的差异和规则的实现原理,能够帮助开发者更有效地解决这类问题。随着项目的不断更新,这些问题有望在未来的版本中得到更好的解决。
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-1.5暂无简介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
Spark-Formalizer-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
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