Vant CLI v7 开发模式架构变更解析
2025-05-08 11:10:35作者:俞予舒Fleming
Vant CLI 作为 Vant 组件库的官方脚手架工具,在最新发布的 v7 版本中对开发模式进行了重大架构调整。本文将深入分析这一变更的技术背景、影响范围以及应对方案。
开发模式架构变更
在 Vant CLI v7 版本中,最显著的变化是开发模式不再基于 Vite 构建工具。这一变更意味着:
- 开发环境下
configureVite配置方法将不再生效 - 传统的
vite.config.ts配置文件也不会被加载 - 仅在生产构建阶段仍会保留 Vite 相关配置
技术背景
这一架构调整主要是为了优化开发体验和构建性能。新版本采用了 RSbuild 作为底层构建工具,相比 Vite 具有以下优势:
- 更快的冷启动速度
- 更稳定的热更新机制
- 更简单的配置方式
配置迁移方案
对于需要自定义构建配置的开发者,Vant CLI v7.0.2 版本已提供兼容方案:
- 创建
rsbuild.config.mjs或rsbuild.config.ts配置文件 - 在该文件中添加所需的构建配置
- 配置将同时作用于开发和生产环境
常见场景处理
公共样式注入
原先通过 Vite 配置注入全局样式的方式需要调整为 RSbuild 的配置方式。在 rsbuild.config.mjs 中可以通过相应的 loader 配置实现样式注入。
环境变量处理
开发模式下环境变量的处理方式也有所变化,建议统一通过 RSbuild 的配置来管理环境变量,确保开发和生产环境的一致性。
最佳实践建议
- 检查现有项目中是否使用了 Vite 特有的配置
- 逐步将配置迁移到 RSbuild 的标准配置方式
- 充分利用 RSbuild 提供的插件系统扩展功能
- 注意区分开发和生产环境的差异配置
总结
Vant CLI v7 的架构变更是为了提供更优的开发体验和构建性能。开发者需要了解这一变更的技术细节,及时调整项目配置策略,以充分利用新版本带来的优势。对于特殊需求,可以通过 RSbuild 的标准配置方式或等待官方提供更多扩展点来实现。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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++
647
263
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
268
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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