Next-Safe-Action 项目即将支持自定义服务错误类型
2025-06-29 21:00:22作者:裴麒琰
在服务端与客户端交互的过程中,错误处理一直是开发者需要重点关注的环节。Next-Safe-Action 作为一个专注于提升 Next.js 应用安全性的库,其最新版本(v7)将带来一项重要改进:允许开发者自定义服务端错误的返回类型。
当前限制与改进方向
目前 Next-Safe-Action 在处理服务端错误时,强制要求错误信息必须是字符串类型。这在简单场景下尚可接受,但对于需要返回结构化错误信息的复杂应用就显得力不从心。例如:
- 需要同时返回错误码和详细描述
- 需要携带额外的错误上下文信息
- 需要区分不同类型的错误响应
新版解决方案
v7版本将引入泛型支持,允许开发者通过配置自定义错误类型。核心改进点包括:
- 类型安全:通过TypeScript泛型确保整个错误处理流程的类型一致性
- 灵活处理:可以根据不同错误类型返回不同结构的数据
- 向后兼容:默认仍支持字符串类型,确保平滑升级
典型使用场景
假设我们需要处理以下两种错误情况:
// API返回的典型错误结构
interface ApiError {
code: number;
message: string;
additional?: Record<string, unknown>;
}
// 特殊业务错误
interface BusinessError {
instance: string;
response: unknown;
}
新版实现方式:
const action = createSafeActionClient<ApiError | BusinessError>({
handleReturnedServerError(e) {
if (e instanceof FetchError) {
return {
code: e.response?._data?.code,
message: e.response?._data?.message,
additional: e.response?._data?.additional,
};
}
if (e instanceof CustomError) {
return {
instance: e.response?._data?.instance,
response: e.response?._data?.response,
}
}
return DEFAULT_ERROR;
}
});
技术实现要点
- 类型推断:客户端会自动推断出正确的错误类型
- 错误处理:开发者可以针对不同错误来源进行差异化处理
- 默认值:提供合理的默认错误结构,避免类型不一致
升级建议
对于现有项目:
- 小规模项目可以直接升级,继续使用字符串错误
- 复杂项目可以逐步迁移到结构化错误
- 建议在类型定义中明确区分预期错误和意外错误
这项改进将使Next-Safe-Action在错误处理方面更加灵活和强大,特别适合企业级应用和需要精细错误管理的场景。开发者现在可以构建类型更安全、信息更丰富的错误处理流程,提升应用的可维护性和用户体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
533
3.75 K
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
12
1
🔥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
67
20
暂无简介
Dart
772
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
341
405
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++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178