Kunststoff-Beeteinfassungen schaffen eine saubere Abgrenzung für Blumenbeete, Rasenflächen und Wege.Sein flexibles Material ermöglicht eine einfache Formerfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, Erfassung, 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Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Erkennung Rebuild detect for changes in the folder, or simply use `git`? A small CLI app, not too complex. So it's either: * **Option 1: Rebuild only when changes are detected** * Requires a "detect changes" mechanism * Faster if no changes * Slower if changes, due to detection overhead * **Option 2: Rebuild every time** * Always rebuilds * Slower if no changes (unnecessary rebuild) * Faster if changes (no detection overhead) I'm leaning towards **Option 2** because it's simpler to implement. But I'm wondering if there's a common best practice for this kind of scenario. For context, the "rebuild" process involves running `npm install` and `npm run build` in a specific subdirectory, then copying the output to the final location. This takes roughly 5-10 seconds on my machine.