深入解析actions/typescript-action项目中的ESM与Rollup兼容性问题
背景介绍
在GitHub Actions生态系统中,actions/typescript-action是一个广泛使用的TypeScript项目模板。近期该项目进行了重大更新,将代码从CommonJS模块系统迁移到了ESM(ECMAScript Modules)标准,并引入了Rollup作为打包工具。这一变更虽然带来了现代JavaScript开发的优势,但也引发了一些兼容性问题,特别是在Windows环境下运行时出现的"require is not defined"错误。
问题本质分析
当项目从CommonJS迁移到ESM后,最大的变化之一就是移除了对require函数的原生支持。在ESM规范中,模块导入必须使用import语法。然而,项目中仍然存在一些依赖(如@actions/glob)及其子依赖(如minimatch)继续使用CommonJS风格的require语句。
Rollup在打包过程中会尝试将这些require调用转换为静态导入,但由于Windows系统的路径处理特殊性,当这些转换后的代码在Windows环境下执行时,就会出现"require is not defined"的错误。
技术细节剖析
Rollup的转换机制
Rollup通过@rollup/plugin-commonjs插件处理CommonJS模块。默认情况下,该插件会将require语句包裹在try-catch块中,例如:
try {
const crypto = require('node:crypto');
random = (max) => crypto.randomInt(0, max);
} catch {
random = (max) => Math.floor(Math.random(max));
}
这种处理方式理论上提供了回退机制,但实际上在纯ESM环境中,require函数根本不存在,导致try块必定失败。
Windows环境下的特殊问题
问题在Windows环境下尤为突出,因为一个关键依赖minimatch的旧版本中包含如下代码:
var path = (function () {
try { return require('path') }
catch (e) {}
})() || {
sep: '/'
};
在Windows系统中,路径分隔符应为反斜杠\,而上述代码的回退值却是正斜杠/,这导致了路径处理错误。
解决方案探讨
临时解决方案
目前可行的临时解决方案是通过package.json的overrides字段强制使用更新版本的minimatch:
{
"overrides": {
"@actions/glob": {
"minimatch": "^10.0.1"
}
}
}
这个方案可以解决立即的问题,但需要等待@actions/toolkit官方更新其依赖关系。
Rollup配置调整
另一个探索方向是调整Rollup配置,通过设置ignoreTryCatch: false来避免生成包含require的try-catch块:
commonjs({ ignoreTryCatch: false })
这种配置会强制Rollup将require调用完全转换为静态导入,但需要注意这可能导致导入语句被提升到文件顶部,超出原有的try-catch作用域。
最佳实践建议
-
依赖管理:定期检查并更新项目依赖,特别是那些仍然使用CommonJS规范的库。
-
跨平台测试:在Windows环境下充分测试ESM模块的兼容性,确保路径处理等平台相关功能正常工作。
-
渐进式迁移:对于大型项目,考虑采用渐进式迁移策略,逐步替换或更新依赖项。
-
回退机制:在必须使用
require的场景下,确保提供可靠的跨平台回退方案。
总结
actions/typescript-action项目向ESM的迁移代表了JavaScript生态系统的演进方向,但同时也带来了兼容性挑战。通过理解Rollup的转换机制和Windows环境的特殊性,开发者可以更好地应对这些挑战。随着生态系统的成熟和相关依赖的更新,这些问题将逐步得到解决。在此期间,采用适当的临时解决方案和配置调整可以帮助项目平稳过渡。
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