Spectrum CSS Swatch组件8.0.0版本发布解析
Spectrum CSS是Adobe开源的一套设计系统CSS实现,它为Web应用提供了一套完整的UI组件库。Swatch(色板)组件是其中用于展示颜色样本的重要基础组件。本次8.0.0大版本更新标志着Spectrum CSS向Spectrum 2设计系统的过渡阶段,引入了"Spectrum 2 Foundations"架构。
核心变更解析
设计系统桥梁架构
8.0.0版本最大的技术突破是建立了Spectrum 1(S1)和Spectrum 2(S2)设计系统之间的桥梁。这种"Foundations"架构不是完整的S2组件迁移,而是通过系统层(system layer)将组件级token重新映射到适当的token数据集,使组件能够在S1、Express和S2三种设计风格间灵活切换。
开发者现在可以通过简单的CSS类切换来改变组件外观:
.spectrum--legacy对应S1设计风格.spectrum--express对应Express设计风格- 默认状态则对应S2 Foundations风格
版本兼容性要求
要正确显示S2风格,必须搭配使用@spectrum-css/tokens v16或更高版本。如果需要保持S1或Express风格,则需要继续使用@spectrum-css/tokens v14.x或v15.x版本。
文件结构调整
新版本对CSS文件结构进行了优化:
index.css:包含所有基础样式和S2 Foundations的系统映射index-base.css:仅包含基础样式,需要配合主题文件使用index-theme.css:主题样式文件
这种结构分离使得按需加载成为可能,开发者可以根据实际需求选择加载完整的样式包或仅加载必要的部分。
技术细节优化
废弃内容清理
8.0.0版本清理了以下不再维护的内容:
- 移除了
metadata文件夹及其内容 - 移除了已废弃的
index-vars.css文件
组件元数据现在统一存放在dist/metadata.json中,包含了选择器、修饰符等关键信息。
依赖项更新
本次更新同步升级了相关依赖:
@spectrum-css/tokens升级至16.0.0@spectrum-css/opacitycheckerboard升级至4.0.0
开发者建议
对于不同场景的开发者,我们建议:
- 仅需S2 Foundations样式:直接使用
index.css - 仅需S1或Express样式:使用
index-base.css配合对应的主题文件 - 需要动态切换设计风格:加载
index-base.css和index-theme.css,通过上下文类切换风格
值得注意的是,这个版本主要用于Spectrum Web Components 1.x的支持。如果需要完整的S2设计实现,建议探索next标签的发布版本。
总结
Spectrum CSS Swatch 8.0.0版本的发布,通过创新的"Foundations"架构,为设计系统的平滑过渡提供了技术保障。这种渐进式的迁移策略既保证了现有项目的稳定性,又为未来升级预留了空间,体现了Adobe设计系统团队对开发者体验的深思熟虑。
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。C092
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
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
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00