Redux Toolkit中RTK Query代码生成器的Prettier兼容性问题解析
背景介绍
Redux Toolkit(RTK)是当前React生态中广泛使用的状态管理解决方案,其内置的RTK Query提供了强大的API数据缓存和请求管理功能。在RTK生态中,@rtk-query/codegen-openapi是一个重要的工具包,它能够根据OpenAPI规范自动生成RTK Query的API定义代码。
问题发现
近期,开发者在项目升级过程中发现了一个关于代码格式化工具的兼容性问题。@rtk-query/codegen-openapi内部集成了Prettier作为代码格式化工具,但其依赖的是Prettier 2.x版本,而当前主流项目大多已升级至Prettier 3.x。
技术分析
Prettier版本差异的影响
Prettier 3.x与2.x之间存在一个重要架构变化:3.x版本完全转向了ES模块(ESM)规范,而2.x仍采用CommonJS(CJS)规范。这种底层架构的变化导致了以下问题:
-
模块加载机制不兼容:当项目中使用Prettier 3.x插件(如prettier-plugin-embed或prettier-plugin-sql)时,这些插件以ESM格式发布。而
@rtk-query/codegen-openapi内部的Prettier 2.x尝试加载这些插件时,会因为CJS无法直接加载ESM模块而失败。 -
依赖隔离问题:虽然npm等包管理器会正确地将不同版本的Prettier安装在不同位置(项目根目录的node_modules使用3.x,而
@rtk-query/codegen-openapi的子node_modules使用2.x),但当代码生成器尝试读取项目级Prettier配置时,仍会遇到模块加载冲突。
解决方案探讨
Redux Toolkit维护团队与社区开发者经过深入讨论,提出了几种可能的解决方案:
-
完全移除Prettier集成:让用户在生成代码后自行格式化。这虽然简化了工具链,但会影响生成代码的可读性和版本控制中的diff清晰度。
-
提供格式化选项:新增配置参数让用户选择是否使用内置Prettier格式化。
-
升级到Prettier 3.x:直接更新依赖,但这可能对仍在使用2.x插件的项目造成影响。
-
配置隔离方案:允许为代码生成器指定独立的Prettier配置,避免与项目主配置冲突。
最终解决方案
经过权衡,Redux Toolkit团队选择了配置隔离方案,并在2.0.0-alpha.0版本中实现。这一方案具有以下优势:
-
向后兼容:不需要破坏性变更,现有项目可以平滑过渡。
-
灵活性:项目可以指定专用于代码生成的Prettier配置,避免与主配置冲突。
-
可扩展性:为未来可能的Prettier版本升级保留了空间。
最佳实践建议
对于使用@rtk-query/codegen-openapi的开发者,建议采取以下措施:
-
如果项目已升级Prettier 3.x并使用了ESM格式插件,应为代码生成器创建专用的简化配置(如空配置或仅包含基本格式规则的配置)。
-
在项目构建流程中,可以考虑分两步处理:先用代码生成器生成原始代码,再用项目主Prettier配置进行最终格式化。
-
定期检查Redux Toolkit的更新,特别是当项目准备全面升级Prettier版本时。
总结
Redux Toolkit团队通过这一问题的解决,再次展现了其对开发者体验的重视。通过灵活的配置方案,既保持了工具的易用性,又解决了现代JavaScript生态中模块系统变迁带来的兼容性挑战。这一案例也为其他工具开发者处理类似问题提供了有价值的参考。
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