Stencil.js กับ Machine Learning Pipeline —

Shadow DOM: ใช้ Shadow DOM แยก CSS ป้องกัน Style Leaking
Props: ใช้ Primitive Types สำหรับ Props (string, number, boolean)
Lazy Loading: ใช้ Stencil Lazy Loading โหลด Components ที่ต้องใช้
API Integration: ใช้ REST API เชื่อมกับ ML Model Server
Real-time: ใช้ WebSocket สำหรับ Real-time Updates
Testing: เขียน Unit Tests สำหรับ Components ด้วย Jest

Stencil.js สำหรับ ML Dashboard

Stencil.js เป็น Compiler สร้าง Web Components ใช้ได้ทุก Framework TypeScript JSX Native Web Components ขนาดเล็ก Performance สูง

ML Pipeline Dashboard ต้องการ Components แสดง Model Metrics, Training Progress, Prediction Results ใช้ Stencil.js สร้าง Reusable Components

Dashboard Integration



 -->

// Stencil.js Build Commands
// npm run build          — Production build
// npm run generate       — Generate new component
// npm run test           — Run tests
// npm run test.watch     — Watch mode

// stencil.config.ts
// import { Config } from '@stencil/core';
// export const config: Config = {
//   namespace: 'ml-components',
//   outputTargets: [
//     { type: 'dist', esmLoaderPath: '../loader' },
//     { type: 'dist-custom-elements' },
//     { type: 'www', serviceWorker: null },
//   ],
// };

console.log("Dashboard Integration:");
console.log("  Components: ml-metric-card, ml-training-progress, ml-prediction");
console.log("  API: FastAPI ML Server");
console.log("  Update: Auto-refresh every 5s");