Tamagui项目中使用Remix时解决SyntaxError: Unexpected token 'typeof'错误
问题背景
在使用Tamagui构建Remix应用时,开发者可能会遇到一个棘手的错误:"SyntaxError: Unexpected token 'typeof'",特别是在尝试启动生产环境构建的应用时。这个错误通常出现在Node.js环境中执行构建后的server.js文件时,指向react-native模块中的import语句。
错误分析
错误的核心在于React Native模块使用了Flow类型语法(如import typeof),而Node.js的ES模块系统无法直接解析这种语法。虽然项目可能只是一个纯Web应用,但Tamagui作为跨平台UI库,底层依赖了React Native的某些模块,这就导致了问题的出现。
解决方案
方法一:添加React Native Web别名
最直接的解决方案是在Vite配置中添加一个别名,将react-native指向react-native-web:
// vite.config.ts
import { defineConfig } from 'vite'
export default defineConfig({
resolve: {
alias: {
'react-native': 'react-native-web',
},
},
})
这种方法之所以有效,是因为:
- react-native-web提供了与React Native兼容的Web实现
- 它不包含Flow类型语法,可以被Node.js正常解析
- 保持了Tamagui跨平台功能在Web端的正常工作
方法二:使用One.js框架(官方推荐)
Tamagui团队推荐使用他们的One.js框架来简化配置过程。One.js内置了处理这类问题的插件,可以自动:
- 优化依赖关系
- 设置正确的别名
- 处理React Native到Web的转换
深入理解
为什么会出现这个问题
Tamagui作为跨平台UI库,设计上需要同时支持Web和原生平台。为了实现这一点,它内部依赖了React Native的一些模块。这些模块默认使用Flow类型系统,而现代JavaScript工具链(如Vite、Node.js的ESM)主要针对TypeScript/JavaScript设计,对Flow语法的支持有限。
平台配置的注意事项
虽然Tamagui的Vite插件提供了platform配置选项(可设置为'web'或'native'),但需要注意的是:
- 这个配置主要影响组件的编译方式
- 它不会自动处理模块别名或Flow语法转换
- 对于纯Web项目,仍需手动设置react-native到react-native-web的别名
最佳实践建议
- 对于新项目,考虑使用One.js框架,它可以自动处理这些配置问题
- 对于现有Remix项目,采用别名方案是最简单的解决方案
- 确保所有Tamagui组件都从'tamagui'导入,而不是'@tamagui/web',以保证SSR和样式提取正常工作
- 生产环境构建时,检查CSS提取是否正常工作
总结
Tamagui与Remix的集成虽然强大,但由于其跨平台特性,在纯Web项目中可能会遇到React Native模块相关的构建问题。通过理解问题根源并采用适当的解决方案(如模块别名或使用One.js框架),开发者可以顺利构建高性能的跨平台应用。随着Tamagui生态的成熟,这类配置问题有望得到更优雅的解决方案。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00