MyBox中的MustBeAssigned属性优化:支持场景与预制体分离检查
2025-07-04 20:24:28作者:虞亚竹Luna
在Unity开发中,字段赋值验证是一个常见的需求。MyBox工具包提供的MustBeAssigned属性为开发者提供了一种简单有效的方式来确保关键字段在编辑器中被正确赋值。然而,在实际开发过程中,我们发现了一个需要改进的使用场景。
原始功能的局限性
MustBeAssigned属性的原始实现会对所有标记的字段进行统一检查,无论当前是在编辑预制体还是在场景中。这导致了一个实际问题:某些字段需要在场景中被赋值,但在预制体模式下不应该被强制赋值。
例如,当开发一个需要场景引用的组件时:
public class SceneDependentComponent : MonoBehaviour
{
[MustBeAssigned]
public Transform sceneObject;
}
在这种情况下,每次编辑预制体时都会收到错误警告,尽管这个字段是特意留空以便在场景实例化后赋值的。
解决方案:新增可选参数
MyBox的最新更新为MustBeAssigned属性添加了一个可选参数ignoreInPrefab,完美解决了这个问题。现在我们可以这样使用:
public class SceneDependentComponent : MonoBehaviour
{
[MustBeAssigned(ignoreInPrefab: true)]
public Transform sceneObject;
}
当设置ignoreInPrefab为true时:
- 在预制体编辑模式下不会检查该字段是否赋值
- 在场景中的实例化对象上仍会强制执行赋值检查
实际应用场景
这种分离检查机制特别适用于以下情况:
- 场景特定引用:需要引用场景中其他游戏对象的组件
- 运行时实例化:预制体中不需要但实例化后必须的配置
- 动态绑定:通过代码或场景配置后期绑定的依赖项
实现原理
在底层实现上,MyBox通过检查UnityEditor.PrefabUtility.IsPartOfPrefabAsset来判断当前是否处于预制体编辑模式。当ignoreInPrefab为true且处于预制体模式时,跳过字段检查逻辑。
最佳实践建议
- 对于始终需要的引用,使用基础
[MustBeAssigned]形式 - 对于场景特定的引用,添加
ignoreInPrefab: true参数 - 在团队开发中,明确注释为何某些字段允许在预制体中为空
这一改进使得MyBox的字段验证系统更加灵活实用,既保持了代码质量检查的严格性,又适应了实际开发中的各种需求场景。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.12 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
315
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219