WindowsAppSDK 1.6版本构建问题分析与解决方案
问题背景
近期许多开发者在升级到WindowsAppSDK 1.6.240829007版本后遇到了严重的构建问题。这个问题主要影响WinUI应用程序项目,表现为构建过程中出现大量目标缺失和冲突错误,导致项目无法成功编译。
错误现象
当开发者尝试构建项目时,会收到如下关键错误信息:
此版本的Windows App SDK需要Microsoft.Windows.SDK.NET.Ref 10.0.19041.38或更高版本
请更新到.NET SDK 6.0.134、6.0.426、8.0.109、8.0.305或8.0.402(或更高版本)
或者添加临时的Microsoft.Windows.SDK.NET.Ref引用
问题根源
这个问题源于WindowsAppSDK 1.6版本与Windows SDK.NET.Ref组件之间的版本依赖关系发生了变化。C#/WinRT用于为Windows App SDK和Windows SDK生成.NET投影程序集,这两个组件虽然独立发布,但有时需要同步更新。
当WindowsAppSDK更新而Windows SDK.NET.Ref未相应更新时,就会导致版本不兼容问题。特别是当项目使用较新版本的WindowsAppSDK但未明确指定Windows SDK.NET.Ref版本时,构建系统无法自动解析正确的依赖关系。
解决方案
临时解决方案
在项目的.csproj文件中添加以下属性设置:
<PropertyGroup>
<WindowsSdkPackageVersion>10.0.19041.38</WindowsSdkPackageVersion>
</PropertyGroup>
注意:这里的版本号10.0.19041.38应根据项目的目标框架版本(TargetFramework)进行调整。例如,如果TargetFramework是net8.0-windows10.0.22000.0,则应使用10.0.22000.38。
长期解决方案
-
更新Visual Studio:最新版本的Visual Studio(17.11.5及以上)已经修复了模板问题
-
统一更新所有相关包:
- 确保解决方案中所有WinUI相关项目都使用相同版本的WindowsAppSDK
- 同步更新所有依赖包的版本
-
检查.NET SDK版本:
- 确认使用的.NET SDK版本符合要求(6.0.134/6.0.426/8.0.109/8.0.305/8.0.402或更高)
- 可通过Visual Studio安装程序更新.NET SDK
最佳实践建议
-
项目模板更新:当引入重大变更时,应同步更新IDE模板,确保新项目能正确构建
-
版本兼容性文档:维护清晰的版本兼容性矩阵,说明WindowsAppSDK、Windows SDK.NET.Ref和.NET SDK之间的兼容关系
-
渐进式升级:对于大型项目,建议逐步升级依赖项,每次升级后验证构建结果
-
多项目解决方案处理:对于包含多个WinUI相关项目的解决方案,确保所有项目使用一致的WindowsSdkPackageVersion设置
总结
WindowsAppSDK 1.6版本的构建问题主要是由于版本依赖关系变更导致的。通过明确指定WindowsSdkPackageVersion可以解决当前问题,但从长远来看,保持开发环境和依赖项的最新状态是最佳实践。微软团队已意识到这个问题,并承诺在未来版本中改进版本兼容性处理机制。
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