RSBuild v1.4.0-beta.1 发布:支持原生JS导入与静态资源优化
2025-06-18 00:57:19作者:申梦珏Efrain
RSBuild 是一个基于 Rspack 的现代前端构建工具,旨在为开发者提供高效、灵活的构建体验。它继承了 Webpack 生态的优势,同时通过 Rust 实现的 Rspack 核心带来了更快的构建速度。在最新发布的 v1.4.0-beta.1 版本中,RSBuild 带来了几项重要的功能改进和优化。
原生JS内容导入支持
本次更新最值得关注的特性是新增了对原生JS内容导入的支持。开发者现在可以通过在导入路径后添加?raw查询参数来直接获取JS文件的原始内容,而不需要经过编译处理。这一特性特别适用于以下场景:
- 需要直接操作JS文件内容的场景
- 需要将JS代码作为字符串使用的特殊需求
- 需要绕过常规编译流程的特殊用例
例如,开发者现在可以这样使用:
import rawCode from './example.js?raw';
这个功能为开发者提供了更大的灵活性,使得在特殊场景下处理JS文件变得更加方便。
静态资源处理优化
在静态资源处理方面,本次更新也带来了重要改进:
- 修复了在
none模式下assetPrefix配置不生效的问题,确保了静态资源路径在不同模式下的一致性 - 针对React项目,优化了React Refresh插件的注入逻辑,现在它会自动跳过对原生JS内容的处理,避免了不必要的注入
这些优化使得静态资源的管理更加可靠和高效,特别是在复杂项目配置下。
文档完善与说明
为了帮助开发者更好地使用这些新特性,文档也进行了相应更新:
- 新增了关于原生JS内容导入的详细说明和使用示例
- 澄清了
worker-rspack-loader的正确使用方法 - 完善了
source.include配置项的描述,明确了其对编译行为的影响 - 增强了
api.transform参数的描述,使其更加清晰易懂
这些文档更新将帮助开发者更快地上手新功能,并避免常见的使用误区。
构建工具链更新
在工具链方面,本次更新将测试框架Vitest升级到了v3.2.0版本,为开发者提供了更稳定和高效的测试体验。
总结
RSBuild v1.4.0-beta.1 通过引入原生JS内容导入支持、优化静态资源处理和完善文档,进一步提升了开发体验和构建效率。这些改进使得RSBuild在处理特殊构建需求时更加灵活,同时也降低了开发者的学习成本。对于正在使用或考虑使用RSBuild的团队来说,这个版本值得关注和尝试。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137